ray 集群概述ray的长处之一就是能够在一个程序中利用多个机器运行，在多机器的集群中才能发挥ray的真正能力。关键的概念ray node: ray 的集群是有一个head node和多个 worker node组成的。head node需要先启动，然后worker node使用head node的地址启动以形成集群。ray 集群自己可以做到自动缩放，可以与Cloud Provider交互，根据应
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2024-01-11 10:47:43
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# 如何实现“Ray Pytorch”
## 概述
在本文中，我将指导你如何使用Ray Pytorch来加速你的深度学习模型训练过程。Ray是一个可扩展的分布式计算框架，而PyTorch是一个流行的深度学习框架。
## 流程概览
下面是实现“Ray Pytorch”的流程概览：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>Ray Cluster: 创建Ray集群
原创
2024-04-14 05:24:16
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自从ChatGPT发布以来，国内外的开源大模型如雨后春笋般成长，但是对于很多企业和个人从头训练预训练模型不太现实，即使微调开源大模型也捉襟见肘，那么直接部署这些开源大模型服务于企业业务将会有很大的前景，本文将介绍七中主流的LLM推理和服务开源库。 下面首先来总结一下这些框架的特点，如下表所示：
Ray K8s集群部署1. Introduction2. Ray on Kubernetes2.1 Get Started2.2 User Guides2.2.1 Managed K8s services2.2.2 RayCluster Configuration2.2.3 Kuberay Autoscaling2.2.4 Logging2.2.5 Using GPUs2.2.6 Experim
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2024-01-25 19:41:21
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1. ray库介绍金融、工程模型需要大量使用 Pandas 和 Numpy 来做矩阵计算，需要针对 Pandas/Numpy 有更好的支持，ray库就是其中一种可以加速计算的框架。 Ray 有如下特点：分布式异步调用内存调度Pandas/Numpy 的分布式支持支持 Python整体性能出众2. ray安装电脑是win10+python3.7.3，安装ray库，下面的顺序不能错pip instal
最近学校的集群更新了，只安装了一些基本的框架，但当我们自己跑代码时，往往会遇到缺少python包的问题，这时候由于我们没有集群的管理权限，只能把这些包安装到自己本地，因此下面就来介绍几中非root用户安装python包的方法。下面客官您就瞧好儿吧。第一种方法最方便的方法是自己本地先安装一个anaconda，这样即方便多python之间的版本控制，也能在安装其他python依赖时不用 –prefix
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2024-09-13 06:33:24
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Redis3之后才支持集群（采用数据分片的方式），这里选择redis版本3.2.3。这里我们用三台机器 192.168.199.128, 192.168.199.129, 192.168.199.130 ，每台机器上启两个节点,端口分别为6379,6380。这样就有6个集群节点，redis集群启动之后会默认选择其中三个节点为主节点，其余三个节点分别为三个主节点的从节点。以下是redis集群
**构建K8S Ray集群的全流程**
在学习如何构建K8S Ray集群之前，首先需要了解Kubernetes（简称K8S）和Ray。Kubernetes是一种容器编排平台，用于自动化容器的部署、扩展和管理。Ray是一个开源的分布式计算框架，用于构建高性能和可伸缩的应用程序。在这篇文章中，我们将教你如何在Kubernetes上构建一个Ray集群。
**步骤概览**
以下是构建K8S Ray集
原创
2024-02-20 16:50:06
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Ray是什么？这里讲的很仔细和专业 一句话来说就是使用户能够更好利用多个节点进行多进程协同计算，类似于slurm这些，但是更高效和方便。Ray怎么和python结合使用？这里也有逐步的教程 可以使用最简单的代码，如初始化，@remote等修饰符完成功能。理解的一些点：ray是基于Node的，如果要进行分布式运算，需要绑定对应的ip:port，也就是参数address。当然，也可以不需要，直接在本地
文章目录数据处理训练图像分类器1、加载并标准化CIFAR102、定义一个卷积神经网络3、定义损失函数和优化器4、训练网络5、在测试数据上测试网络在GPU上训练在多个GPU上训练 数据处理通常，我们处理的数据有图像、文本、音频或者视频数据，可以使用python的标准包将数据加载到numpy数组中，然后将此数组转换为torch.*Tensor。对于图像，Pillow，OpenCV等软件包很有用对于
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2024-06-03 13:00:43
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一、使用射线碰撞物体 1.准备工作 在Scene里新建一个Cube，调整位置确保，能在MainCamera里看到它，鼠标也能放在上面（就是确保我们能“触摸”到它） 2.新建脚本RayTarget（名字谁便起），添加变量Ray和RaycastHit(发生碰撞后需要从Ray
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2024-03-22 15:51:33
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Ray由伯克利开源，是一个用于并行计算和分布式Python开发的开源项目。本文将介绍如何使用Ray轻松构建可从笔记本电脑扩展到大型集群的应用程序。并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容。我们需要利用多个核心或多台机器来加速应用程序或大规模运行它们。网络爬虫和搜索所使用的基础设施并不是在某人笔记本电脑上运行的单线程程序，而是相互通信和交互的服务的集合。云计算承诺在所有维度上（内存、计算、存储等）实
Ray 是一个高性能的分布式执行引擎，开源的人工智能框架，目标之一在于：让开发者可以用一个运行在笔记本电脑上的原型算法，仅需添加数行代码就能轻松转为适合于计算机集群运行的(或单个多核心计算机的)高性能分布式应用。这样的框架需要包含手动优化系统的性能优势，同时又不需要用户关心那些调度、数据传输和硬件错误等问题。与深度学习框架的关系：Ray 与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等
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2023-09-21 15:11:36
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关于几个坑1，ray-ml 的images 里的cuda 版本 和pytorch 版本 还有node 节点的驱动必须对应，否则在跑训练的时候，显卡驱动会提示，cuda 版本不匹配，导致无法启动，但是tesla 版本的显卡就不会有这样的问题，比如a6000和a100 但是我在3090上遇到了这个问题，具体原因，查看大牛文档，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/361545
原创
2023-04-27 17:36:50
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搜索RaySource资源的8大方法 1、RaySource网盘资源Google检索式 ，可直接输入关键词来查找，遇到进不去的链接就点快照。 http://www.google.cn/swr?q=(rayfile+%7C+fs2you)(11dc+%7C+11dd)&hl=zh-CN&newwindow=1&swrnum=236000 2、到rayfile的阿里妈妈
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2024-05-27 20:42:35
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本文主要介绍了Pytorch分布式的一些常见错误，避免大家踩坑Distributed加载参数有一个坑是使用分布式计算的时候，每张卡的内存分配都应该是均匀的，但是有时候会出现0卡占用更多内存的情况，这个坑在知乎上有讨论：链接分布式本身的内存分配应该是均匀的（左图），但是有时候会出现另一种情况（有图）这是load模型的时候导致的，当用下面句子load模型时，torch.load会默认把load进来的数
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2023-12-25 13:14:29
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系统要求首先，在安装 V-Ray 之前确认您的系统满足这些要求。 注意： V-Ray 仅支持 64 位操作系统和 64 位版本的 SketchUp。 处理器支持 SSE4.2 的英特尔* 64、AMD64 或兼容处理器内存最低 8 GB RAM，推荐 16 GB RAM硬盘空间最低 2GB，推荐 12GB（包括额外的可下载内容）网络协议/网络协议仅支持 IPv4。目前不支持 IPv6操作
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2024-08-08 16:19:46
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head nodesudo apt install redissudo service redis stop # 装好redis之后守护进程自动运行。ray会再开一个守护进程，为了避免不必要的麻烦停掉redispip uninstall numpypip install numpy==1.16.0ray start --head --redis-port=6379 打印：S...
原创
2021-08-04 09:58:18
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Ray文章目录Ray一、ray core概念1.Actor模型：2.Task（任务）：3.Task并行执行：4.ray框架与正常算法对比二、Ray core操作1. ray.init()2. ray.put()3. ray.get()4. @ray.remote5. ray.wait()6. ray.error_info()三、ray操作流程1.项目结构2.创建多个actor对象四、集群1.创建集
如果关注这个领域的同学可能知道，Ray其实在去年就已经在开源社区正式发布了，只不过后来就一直没有什么太大动静，前段时间也是因为机缘巧合，我又回头学习了解了一下，顺便总结如下：Ray是什么？Ray 是RISELab实验室（前身也就是开发Spark/Mesos等的AMPLab实验室）针对机器学习领域开发的一种新的分布式计算框架。按照官方的定义：“Ray is a flexible, high-perf
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2024-02-18 12:08:09
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