Ray 中用于从对象存储中获取远程对象的函数,支持获取单个对象引用(ObjectRef)或对象引用列表,如果对象不在本地对象存储中,Ray 会自动从其他节点的对象存储中传输该对象 ray.get 是一个阻塞操作,直到对象可用才会返回。 当传入一个对象引用列表时,ray.get 会保留输入列表的顺序。 ObjectRefGenerator 是一种特殊的对象...
调用远程函数需加上@ray.remote，可实现并行效果。Objects ID用于远程函数的结果存储，支持GPU资源分配。远程函数结果通过ray.get()获取。远程对象存储在Object stores中，使用独一无二的object ID指定。Ray.get()用于从远程对象中获取结果，ray.wait()则用于检测任务状态。远程类（Actors）在远程函数基础...
你可以使用ray.put()函数将数据存储在Ray的对象存储中,并使用ray.get()函数从对象存储中获取数据。这些数据可以在集群中的任何节点上访问和 处理结果: 一、Ray分布式计算框架简介 Ray是一个开源的分布式计算框架,用于构建和扩展分布式应用。它提供了简单的API,使得开发者可以轻松地编写并行和分布式代码,而无需担心底层...
2. 定义远程任务:使用@ray.remote装饰器定义可在Ray集群中远程执行的函数。 @ray.remote def my_task(x, y): return x + y 3. 执行远程任务:通过调用远程函数并使用ray.get()获取结果。 result = my_task.remote(1, 2) print(ray.get(result)) 使用Ray提交远程Actor 1. 初始化Ray 2. 定义Actor:与...
result = ray.get(result_ref) print(result) # 1 ray.shutdown() 任务并行:通过并行执行任务,可以更快地处理大量任务。例如,可以将多个远程函数调用组合在一起,并使用ray.get()等待所有结果。 import ray ray.init() @ray.remote def slow_function(x): ...
任务。任务表示在无状态worker上执行一个远程函数。当一个远程函数被调用时,会立即返回一个代表该任务结果的future。可以使用ray.get()检索Futures,并将其作为参数传递给其他远程函数,而无需等待其结果。这使得用户可以在捕捉数据依赖性的同时表达并行性。表1显示了Ray的API。
然后,我们使用 infer.remote() 在 Ray 集群上执行推理任务,并将输入文本传递给推理函数。最后,我们使用 ray.get() 获取推理结果并打印输出。请注意,这个示例假设您已经正确配置了 Ray 集群。如果没有,请根据您的实际情况进行相应的配置和启动。通过以上步骤,您已经成功部署了 ChatGLM-6B 并实现了基于 Ray 的在线...
我们在两次Ray函数调用之后调用Ray.get(),这可以让你最大化工作负载中的并行性。 示例 对4000000长度的列表进行排序,算法是快速排序。 import ray ray.init() # 每一次选基点,比大小分区的过程 def partition (collection): # 使用最后一个元素作为第一个主元 ...
一个任务表示一个在无状态工作进程执行的远程函数(remote function)。当一个远程函数被调用的时候,表示任务结果的 future 会立即被返回(也就是说所有的远程函数调用都是异步的,调用后会立即返回一个任务句柄)。可以将 Futures传给 ray.get() 以阻塞的方式获取结果,也可以将 Futures 作为参数传给其他远程函数,以非...