Ray Adapter完全指南：兼容Ray核心接口的终极解决方案

Ray Adapter完全指南兼容Ray核心接口的终极解决方案【免费下载链接】ray-adapterCompatible with the core interfaces of the open-source software Ray, it facilitates the seamless migration of workloads running on Ray (such as vllm/verl, etc.) to the Yuanrong cluster, while also enjoying the performance advantages brought by Yuanrongs deep optimization on Huawei Kunpeng and Ascend hardware.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/ray-adapter前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/想要将现有的Ray应用程序无缝迁移到openYuanrong集群并享受华为鲲鹏和昇腾硬件的性能优势吗Ray Adapter正是您需要的终极解决方案这款开源工具兼容Ray的核心接口让迁移变得简单快速。无论您是AI开发者、分布式计算工程师还是希望提升性能的技术团队这篇完整指南将带您深入了解Ray Adapter的强大功能和使用方法。什么是Ray AdapterRay Adapter是一个兼容开源软件Ray核心接口的适配器它允许您将运行在Ray上的工作负载如vllm/verl等无缝迁移到openYuanrong集群。最重要的是您可以在迁移后享受到openYuanrong在华为鲲鹏和昇腾硬件上深度优化带来的显著性能优势核心优势亮点 ✨无缝迁移只需简单替换import语句即可将现有Ray应用迁移硬件优化充分利用华为鲲鹏和昇腾硬件的性能潜力接口兼容保持与Ray核心接口的高度一致性易于使用安装简单配置直观上手快速快速入门5分钟完成安装配置第一步安装Ray Adapter安装Ray Adapter非常简单只需一条命令pip install https://openyuanrong.obs.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/ray_adapter-0.7.0-py3-none-any.whl第二步部署openYuanrong集群部署openYuanrong集群请参考官方文档的安装部署章节。openYuanrong提供了完整的集群管理解决方案确保您的分布式计算环境稳定可靠。第三步代码迁移将原来使用Ray开发的应用代码中的import ray替换为import ray_adapter as ray# 原来的代码 import ray # 迁移后的代码 import ray_adapter as ray就这么简单您的应用程序现在就可以在openYuanrong集群上运行了。Ray Adapter接口与Ray接口对比 为了确保平稳迁移了解Ray Adapter与原生Ray接口的差异至关重要。以下是详细的对比表格接口名称Ray Adapter支持情况差异说明remote✅ 完全支持支持参数解析包括num_cpus,num_npus,resources,concurrency_groups,max_concurrencymethod✅ 完全支持目前仅支持num_returns参数nodes✅ 完全相同功能与Ray完全一致available_resources✅ 完全相同功能与Ray完全一致cluster_resources✅ 完全相同功能与Ray完全一致get✅ 完全相同功能与Ray完全一致is_initialized✅ 完全相同功能与Ray完全一致init✅ 完全支持目前定义参数logging_level,num_cpus,runtime_envkill✅ 完全相同功能与Ray完全一致get_actor✅ 完全支持返回自定义ActorHandle对象而非Ray原生actor handle实用示例代码大全 基础功能示例远程函数调用示例import ray_adapter as ray ray.init() ray.remote(num_cpus1, max_retries3) def test_function(): return Hello, Ray Adapter! remote_function test_function.remote() result ray.get(remote_function) print(result) # 输出: Hello, Ray Adapter! ray.shutdown()集群资源监控示例import ray_adapter as ray ray.init() # 获取节点信息 node_info ray.nodes() for node in node_info: print(f节点信息: {node}) # 获取可用资源 resources ray.available_resources() print(f可用资源: {resources}) # 获取集群总资源 cluster ray.cluster_resources() print(f集群总资源: {cluster}) ray.shutdown()Actor模式示例创建和管理Actorimport ray_adapter as ray ray.init() ray.remote class Calculator: def add(self, a, b): return a b def multiply(self, a, b): return a * b # 创建Actor实例 calc Calculator.remote() # 调用Actor方法 result1 ray.get(calc.add.remote(10, 20)) result2 ray.get(calc.multiply.remote(5, 6)) print(f加法结果: {result1}) # 输出: 30 print(f乘法结果: {result2}) # 输出: 30 ray.shutdown()命名Actor管理import ray_adapter as ray import time ray.init() ray.remote class Worker: def process(self, data): return f处理数据: {data} # 创建命名Actor worker Worker.options(nameprimary_worker).remote() # 等待一段时间 time.sleep(2) # 列出所有命名Actor named_actors ray.util.list_named_actors() print(f命名Actor列表: {named_actors}) ray.shutdown()高级功能示例资源调度策略示例import ray_adapter as ray from ray_adapter.util.scheduling_strategies import PlacementGroupSchedulingStrategy ray.init() # 创建放置组 pg ray.util.placement_group([{CPU: 2}]) ray.get(pg.ready()) ray.remote(num_cpus1) def child_task(): import time time.sleep(5) return 子任务完成 ray.remote(num_cpus1) def parent_task(): result ray.get(child_task.remote()) return f父任务收到: {result} # 使用放置组调度策略 result ray.get( parent_task.options( scheduling_strategyPlacementGroupSchedulingStrategy( placement_grouppg ) ).remote() ) print(result) ray.util.remove_placement_group(pg) ray.shutdown()节点亲和性调度示例import ray_adapter as ray from ray_adapter.util.scheduling_strategies import NodeAffinitySchedulingStrategy ray.init() # 获取当前节点ID node_id ray.runtime_context().get_node_id() ray.remote(num_cpus1) class NodeSpecificActor: def execute(self, task): return f在节点 {node_id} 执行任务: {task} # 创建节点亲和性Actor actor NodeSpecificActor.options( scheduling_strategyNodeAffinitySchedulingStrategy( node_idnode_id, softFalse ) ).remote() result ray.get(actor.execute.remote(重要计算)) print(result) ray.shutdown()运行时上下文信息获取 Ray Adapter提供了丰富的运行时上下文信息帮助您更好地监控和管理应用程序import ray_adapter as ray ray.init() # 获取加速器IDNPU和设备信息 accelerator_ids ray.runtime_context().get_accelerator_ids() print(f加速器ID: {accelerator_ids}) # 获取节点ID包含进程号信息 node_id ray.runtime_context().get_node_id() print(f节点ID: {node_id}) # 获取节点IP地址 node_ip ray.util.get_node_ip_address() print(f节点IP: {node_ip}) # 获取命名空间当前返回默认值 namespace ray.get_runtime_context().namespace print(f命名空间: {namespace}) ray.shutdown()性能优化技巧 1. 合理配置资源参数充分利用Ray Adapter的资源参数配置功能# 优化资源分配 ray.remote( num_cpus2, # 分配2个CPU核心 num_npus1, # 分配1个NPU华为昇腾 max_concurrency4, # 最大并发数 resources{memory: 1024} # 额外资源需求 ) def optimized_function(): # 高性能计算代码 return 优化后的结果2. 使用放置组优化调度# 创建优化的放置组 optimized_pg ray.util.placement_group([ {CPU: 4, GPU: 1}, # 计算密集型任务 {CPU: 2, MEMORY: 4096}, # 内存密集型任务 {CPU: 1, NETWORK: 1000} # 网络密集型任务 ])3. 监控和调整定期监控资源使用情况根据实际负载调整配置# 监控每个节点的可用资源 per_node_resources ray.available_resources_per_node() for node_id, resources in per_node_resources.items(): print(f节点 {node_id}: {resources})常见问题解答 ❓Q: Ray Adapter与原生Ray的兼容性如何A: Ray Adapter兼容Ray的核心接口大部分常用功能都可以无缝使用。具体差异请参考本文的接口对比表格。Q: 迁移到Ray Adapter需要修改多少代码A: 通常只需要修改import语句将import ray改为import ray_adapter as ray即可。其他代码基本保持不变。Q: 如何获取华为硬件的最佳性能A: 通过合理配置num_npus参数和使用openYuanrong的深度优化功能可以充分发挥华为鲲鹏和昇腾硬件的性能优势。Q: Ray Adapter支持哪些Python版本A: Ray Adapter支持Python 3.x版本具体兼容性请参考项目文档。项目结构概览 了解Ray Adapter的项目结构有助于更好地使用和维护ray_adapter/ ├── __init__.py # 主模块入口 ├── actor.py # Actor相关功能 ├── cloudpickle.py # 序列化支持 ├── exceptions.py # 异常处理 ├── runtime_context.py # 运行时上下文 ├── worker.py # 工作节点管理 ├── _private/ # 内部实现 │ ├── __init__.py │ ├── runtime_env/ │ ├── services.py │ └── state.py ├── job_submission/ # 作业提交功能 │ ├── __init__.py │ ├── common.py │ ├── model.py │ ├── sdk.py │ └── utils.py ├── tests/ # 测试文件 │ ├── test_actor.py │ ├── test_adapter_apis.py │ ├── test_exceptions.py │ ├── test_jobclient.py │ ├── test_placement_group.py │ ├── test_services.py │ ├── test_state.py │ └── test_state_apis.py └── util/ # 工具模块 ├── __init__.py ├── collective/ ├── placement_group.py ├── scheduling_strategies.py └── state/最佳实践建议 逐步迁移建议先在测试环境中验证Ray Adapter的兼容性再迁移生产环境性能测试迁移前后进行性能对比测试验证华为硬件的优化效果监控告警设置完善的监控系统及时发现和解决性能问题文档更新更新团队技术文档记录Ray Adapter的配置和使用经验社区参与遇到问题时积极参与openEuler社区讨论获取技术支持总结Ray Adapter为希望迁移到openYuanrong集群的Ray用户提供了完美的解决方案。通过简单的import语句替换您就可以享受到华为鲲鹏和昇腾硬件带来的性能优势同时保持与现有Ray应用程序的高度兼容性。无论您是处理大规模AI训练、分布式数据处理还是构建高性能计算应用Ray Adapter都能帮助您轻松实现平滑迁移和性能提升。立即开始您的迁移之旅体验华为硬件优化的强大性能吧记住成功的迁移始于简单的尝试。从今天开始用Ray Adapter开启您的高性能计算新篇章【免费下载链接】ray-adapterCompatible with the core interfaces of the open-source software Ray, it facilitates the seamless migration of workloads running on Ray (such as vllm/verl, etc.) to the Yuanrong cluster, while also enjoying the performance advantages brought by Yuanrongs deep optimization on Huawei Kunpeng and Ascend hardware.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/ray-adapter创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考