用Ray Client 接入的时候,任何一个AutoML用户拿到Client,先通过ray.get_actor传入上面的actor name就可以获得proxy的句柄,然后可以通过proxy的句柄调用proxy方法从而实现AutoML的接入,最后通过调用proxy 的get_result拿到最终的运算结果。 7、AutoML Service—定制资源 接下来介绍一些细节。 第一个细节是资源定制。 在纯云...
Ray中的任务基本单元为Task,在Task构成的计算图上,又提供Actor机制,支持有状态计算。 Tasks:task代表一组被远程执行的函数,这种函数在worker上执行,他们的结果是异步的,也就是在执行后悔先生一个future,然后通过get来获取具体的结果。每个这样的remote function,通过输出输入构成依赖关系。同时会根据这些依赖关系进行容错。
可以使用`ray.actor_inspect()`方法来查看Actor的状态和任务信息。可以使用`ray.get_actor()`方法获取特定Actor的实例。还可以使用`ray.kill_actor()`方法终止Actor的执行。 五、总结 在本篇文章中,我们介绍了Ray的基本用法和常见操作。通过使用Ray,我们可以轻松地创建分布式计算单元Actor,调度任务并监视它们的状态...
当Actor的创建者退出,或者集群中的作用域中没有更多挂起的任务或句柄时,Actor将被清除(有关如何确定的详细信息,请参阅参考计数)。请注意,对于分离的Actor,这是不正确的,分离的Actor被设计为可以通过名称引用的long-lived Actor,并且必须使用ray.kill(no_restart=true)显式清除。有关Actor失败的更多信息,请参见Acto...
ray.put ray.put() 把一个对象放到对象存储上,返回一个object id, 这个id可以在分布式机器上都可以调用,该操作为异步的。通过ray.get()可以是获取。 复制 num=ray.put(10)ray.get(num) 1. 2. ray.wait 如果任务返回多个结果,ray.get()会等所有结果都完成之后才会执行后续的操作。如果多个结果执行的耗时不...
1.显式删除Actor:可以使用`ray.kill(actor)`方法显式删除一个Actor。 2.检查Actor是否存在:可以使用`ray.is_actor_alive(actor)`方法检查一个Actor是否仍然存在。 3.重启Actor:如果一个Actor因为某种原因失败了,我们可以使用`ray.get_actor(name)`方法获取其全局标识符,然后重新创建一个相同的Actor。 四、Actor...
Ray是一种基于cpu和gpu的异构计算框架,它采用了Actor模型和数据流模型,可以方便地在多台机器之间分布式地执行任务。Ray的核心是一个由任务调度器和Actor管理器组成的系统...
Ray Core 是 Ray 的底层的分布式的计算框架，使用基于 actor 模型来实现的一套计算框架，它可以将 Python 的一个 Class 或者一个 Function 转成分布式的 actor 和 task，在所有的机器上分布式的运行，并且 tasks/actor 之间可以通过分布式的对象存储能力来共享和传递 object 来完成分布式的一些协作。Ray Core 的这些...
而对照隐语的需求,ray提供了一套简洁但强有力的分布式原语(remote、get),能够同时支持无状态(function)和有状态(actor)计算模型,用户在ray提供的driver视角下可以方便且自然地进行分布式编程。 隐语分布式底座第一代:奠定易用性基础 隐语提供了多种明文密文设备,比如PYU(明文计算设备)、SPU(多方安全计算设备)、HEU(同...
Actor method:角色方法,语言层面,就是类的成员方法;其所有输入包括显式的函数参数和隐式的成员变量。 Remote function:远程函数,即通过 @ray.remote 注册到系统的函数。在其被调度时,称为一个任务(Task)。 Job,Task:文中用到了不少 Job 和 Task 的概念,但是这两个概念在 CS 中其实定义比较模糊,不如进程和...