通过这种方式,Ray提供了自由的资源限制,不在限定于cpu,gpu,memory。 非Cluster模式 代码初始化时,指定参数 # 设置cpu8个,gpu1个,自定义资源Resource1共4个,自定义资源Resource2共16个 ray.init(num_cpus=8, num_gpus=1, resources={'Resource1': 4, 'Resource2': 16}) Cluster模式 启动ray node时,指定C...
ray.init() 然后在需要并行/分布式运算的函数或类前加上装饰器,表示其: @ray.remote 运行后输出结果为: 2.2 Ray AIR(AI Runtime) 示例代码:test_ray_air.py Ray AIR是Ray的上层API,主要将Ray的各种应用整合在一起。本案例使用scaling config,将数据处理和模型训练的参数都融合在一起,可以更方便地使用Ray。
Ray.init(num_cpus=6,num_gpus=3)后,该程序可总共可支配6 CPUs,3 GPUs Ray.init(num_cpus=15,num_gpus=3)后,该程序运行错误,因为超出可支配范围 2.指定每个Trail中GPU等资源使用情况(基于Tensorflow和keras)示例程序 通过给tune.run()传入参数resources_per_trial={}来指定每个Trial所占用的资源如下: tune...
ray.init() @ray.remote def add(x, y): return x + y # 并行执行两个任务 future1 = add.remote(1, 2) future2 = add.remote(3, 4) # 获取结果 print(ray.get([future1, future2])) 这段代码看起来挺简单,但实际上它已经在做分布式计算了。@ray.remote这个装饰器告诉Ray,这个函数可以在远程...
ray.shutdown()# 避免 ray.init() 出错ray.init(num_cpus=12,num_gpus=1)# ray 默认不使用 GPU,所以需要传入参数...result=tune.run(start_train,scheduler=tune_scheduler,config=configs,resources_per_trial={"gpu":0.25,"cpu":3},# 允许只分一部分 GPU 给每个 trialnum_samples=200,) ...
新建一个的文件,将之前model部分,训练部分和测试部分的代码都放入Model类中去。之后我们建立一个实例后,就可以调用方法生成动作,训练更新参数,测试评估参数。 classModel(object): def__init__(self,args): # model part code defget_action(self,o,deterministic=False): ...
ray.init()# 定义配置参数config={'lr':0.01,'epochs':10}# 使用Ray进行分布式训练results=ray.remote(train_task).options(num_cpus=1).remote(config)print(ray.get(results)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上面的示例中,我们首先定义了一个简单的神经网络模型和训练任务。然后,使用Ray框架将...
运行ray.init后,ray将自动检查可用的GPU和CPU。我们也可以传入参数设置特定的资源请求量。 ray.init(num_cpus=8, num_gpus=4) 远程函数/类也可以设置资源请求量,像这样@ray.remote(num_cpus=2, num_gpus=1) 如果没有设置,默认设置为1个CPU。
对象引用也可以通过显式创建ray.put,并且对象引用可以作为参数值的替代物传递给任务: """ import ray import numpy as np ray.init() # Define a task that sums the values in a matrix. @ray.remote def sum_matrix(matrix): return np.sum(matrix) ...