Введение
Alauda Build of KubeRay Operator — это Kubernetes-нативный оператор, который предоставляет комплексное решение для запуска приложений Ray в Kubernetes. Основанный на open-source проекте KubeRay, он упрощает развертывание и управление кластерами Ray, заданиями и сервисами с помощью Custom Resource Definitions (CRD) Kubernetes.
Overview
Alauda Build of KubeRay Operator предоставляет три основных CRD:
- RayCluster: Полностью управляет жизненным циклом кластеров Ray, включая создание/удаление кластера, автоскейлинг и отказоустойчивость.
- RayJob: Автоматически создает RayCluster и отправляет задания, когда кластер готов. Поддерживает автоматическую очистку после завершения задания.
- RayService: Управляет развертываниями Ray Serve с обновлениями без простоя и высокой доступностью для продакшен-сервиса ML-моделей.
Key Features
- Autoscaling: Автоматически регулирует количество рабочих узлов в зависимости от требований нагрузки.
- Heterogeneous Compute: Поддерживает ресурсы GPU и другие ускорители для распределенного обучения и инференса.
- Multiple Ray Versions: Позволяет запускать разные версии Ray в одном Kubernetes-кластере.
- Fault Tolerance: Обеспечивает встроенные механизмы обработки сбоев узлов и повторных попыток заданий.
- Kubernetes Integration: Бесшовно интегрируется с существующими инструментами и рабочими процессами Kubernetes.
- Ecosystem Support: Работает с инструментами наблюдения (Prometheus, Grafana), системами очередей (Kueue, Volcano) и ingress-контроллерами.
Use Cases
- Distributed Machine Learning: Масштабирование ML-задач обучения на нескольких узлах.
- Model Serving: Развертывание и обслуживание ML-моделей в масштабе с помощью Ray Serve.
- Batch Inference: Обработка больших наборов данных с параллельными задачами инференса.
- Hyperparameter Tuning: Запуск распределенной оптимизации гиперпараметров с Ray Tune.
- LLM Inference: Развертывание больших языковых моделей для онлайн-инференса.
Для получения дополнительной информации обратитесь к Ray on Kubernetes.