Ray分布式框架在AI训练推理中的应用
请解释Ray分布式框架在AI领域的核心应用。Ray Core/AIR/Serve/RLlib分别对应什么场景？如何使用Ray实现异步分布式超参数搜索？Ray Serve如何部署模型并实现自动扩缩容？
回答
Yahuda
Ray是通用分布式计算框架。
组件生态：
- Ray Core：基础分布式任务/actor
@ray.remote
def train(config):
return run_training(config)
futures = [train.remote(cfg) for cfg in configs]
results = ray.get(futures)
- Ray Tune：超参数优化(集成Optuna/Hyperopt)
- Ray Train：分布式训练(支持torch DDP/Horovod)
- Ray Serve：模型部署
- RLlib：强化学习
- Ray AIR：ML平台(Data/Train/Tune/Serve集成)
Ray Tune超参搜索：
from ray import tune
tuner = tune.Tuner(
train_fn,
param_space={"lr": tune.loguniform(1e-4, 1e-2)},
tune_config=tune.TuneConfig(num_samples=100),
run_config=air.RunConfig(stop={"training_iteration": 20})
)
results = tuner.fit()
Ray Serve：
from ray import serve
@serve.deployment(num_replicas=2, ray_actor_options={"num_gpus": 1})
class ModelDeployment:
async def __call__(self, request):
return self.model.predict(request)
优势：原生支持GPU资源管理、自动扩缩容、请求批处理。