Ray提供了统一的任务并行和actor抽象，并通过共享内存、零拷贝序列化和分布式调度实现了高性能。 Ray里面还有用来调超参数的库Tune和可扩展规模的强化学习库Rllib。...如果太频繁调用ray.get()，将会影响并行性能。同时，尽可能的晚些使用ray.get()以防止不必要的等待。 使用远程类 (actors) [ray.remote] 远程类和远程函数类似。...我们在类的定义上面加上修饰器ray.remote。这个类的实例就会是一个Ray的actor。每一个actor运行在自己的python进程上。...@ray.remote(num_cpus=2, num_gpus=0.5) class Actor(object): pass 在调用类的方法时加上.remote，然后使用ray.get获取实际的值...Actor可以作为参数传给别的任务，下面的例子就是实现一个参数服务器。不同的参数就可以共用一个参数服务器了。 先定义一个ParameterServer的类，上面写上ray的修饰器。
我们展示了如何作为一个 Ray 的 actor 实现一个参数服务器。...以类 ParameterServer 为‘输入’并使之作为一个远程服务或者 actor 被实例化。 这里，我们假设更新是一个梯度，这个被加到参数的向量上。...为了实例化参数服务器为一个远程 actor，我们可以这样： ray.init() ps = ParameterServer.remote(10) Actor 方法调用返回 futures。...Ray 这里加上的值一部分原因是 Ray 让其变得简单来启动一个远程服务或者 actor 因为这是定义了一个 Python 类。...为了支持这些类型的应用，Ray 引入了 actor 抽象。一个 actor 会序列化地执行方法（使得没有并发的问题），每个任务可以任意地改变 actor 的内部状态。
本文提出了Ray解决上述问题。 Ray实现了动态执行引擎，可以表达任务并行和actor模型计算任务。它通过分布式调度器以及分布式容错存储来实现高性能与容错。...但是对于新兴的AI应用不仅要收集探索数据，还要采取动作不断和环境交互学习，这一类可以概括为强化学习。...当前的一些框架无法完全满足上面的要求： 1.像MapReduce、Spark、Dryad一类BSP模型框架不支持细粒度模拟或策略服务2.CIEL和Dask的任务并行框架对分布式训练和模型服务支持很少3....对于无状态任务，Ray提供了Task抽象，对于有状态任务，Ray提供了actor抽象。这些抽象是建立在底层动态执行引擎上的。 ?...Ray提供了无状态(task)和有状态(actor)的通用分布式调度框架，支持训练、服务和模拟整个强化学习周期。通过良好的架构设计支撑了每秒百万级的任务调度，可以很好支撑未来新兴AI应用的需求。
Ray 任务分为两种，无状态的 Task 和有状态的 Actor Method，后者又可以细分为 Actor Create Method （对应构造函数）和普通 Actor Method（对应成员函数...对于 Actor Method 来说，由于其对应 Actor 常驻某个节点，其相关的所有 Actor Method 定会调度到该节点上。...等待Actor创建（WaitForActorCreation）：一个 Actor Method 等待其 Actor 实例被创建（大多数发生在Actor 错误恢复时，否则一般来说是 Actor Create...一旦 Actor 实例被创建，并且通过 GCS 被该 Actor Method 感知到，它就会被调度到 Actor 实例所在的节点。...状态转移图 状态枚举类 状态枚举类定义在 scheduling_queue.h 中： enum class TaskState { // The task may be placed on a node
使用了case关键字的类定义就是样例类(case classes)，样例类是种特殊的类。 Actor相当于Java中的多线程。...一般情况下Scala的类可以继承多个Trait，从结果来看就是实现了多重继承。Trait(特征) 定义的方式与类类似，但它使用的关键字是 trait。...case classes) 1、概念理解 使用了case关键字的类定义就是样例类(case classes)，样例类是种特殊的类。...样例类默认帮你实现了toString,equals，copy和hashCode等方法。...} } 4、例：Actor与Actor之间通信 case class Message(actor:Actor,msg:Any) class Actor1 extends Actor{ def act
工作负载按比例缩放到内核数量，因此在更多内核上完成了更多工作（这就是为什么串行Python在更多内核上需要更长时间） State通常封装在Python类中，而Ray提供了一个actor抽象，以便可以在并行和分布式设置中使用类...相比之下，Python多处理并不提供并行化Python类的自然方式，因此用户通常需要在map调用之间传递相关状态。...前缀计数存储在actor状态中，并由不同的任务进行变异。 本例将3.2S与Ray，21S与Python多重处理，和54S具有串行的Python（48个物理内核）。 该Ray的版本如下所示。...([actor.evaluate_next_batch.remote() for actor in actors]) 使用Ray的玩具分类示例代码 加载模型的速度很慢，只想做一次。...Ray版本通过在actor的构造函数中加载模型一次来摊销此成本。如果需要将模型放在GPU上，那么初始化将更加昂贵。
代码示例 经典 RL 训练应用伪代码 用 Ray 实现的 python 代码样例 在 Ray 中，通过 @ray.remote 声明 remote 函数和 actor。...当调用 remote 函数和 actor methods 时会立即返回一个 future（对象 id），使用 ray.get（）可以同步获取该 id 对应的对象，可以传递给后续的 remote 函数和...remote 函数和 actor methods 调用对应任务图中的任务。图中有 2 个 actor，每个 actor 之间的状态边（stateful edges）意味着他们共享可变状态。...曲线显示新任务（青色）和重新执行任务（红色）的吞吐量，到 210s 时，越来越多的节点加回到系统，Ray 可以完全恢复到初始的任务吞吐量。 从 actor 失败中恢复。...Rust 也使用 actor 模型，并且最近经过在 Rust 上重写 Naiad 之后，已经非常适合构建数据流执行应用。 虽然 Ray 的目标是实时机器学习，但它没有办法减轻负载。
Actor Ray的remote函数只能处理无状态的计算需求，有状态的计算需求需要使用Ray的Actor实现。在Python的class定义前使用@ray.remote可以声明Actor。...a1 = Counter.remote() a2 = Counter.remote() Ray创建Actor的流程为： Master选取一个Slave，并将Actor创建任务分发给它的本地调度器。...创建Actor对象，并执行它的构造函数。 从流程可以看出，Actor对象的创建时并行的。 通过调用Actor对象的方法使用Actor。...该任务被Driver直接分配到创建该Actor对应的本地执行器执行，这个操作绕开了全局调度器（Worker是否也可以使用Actor直接分配任务尚存疑问）。...返回Actor方法调用结果的ObjectID。 为了保证Actor状态的一致性，对同一个Actor的方法调用是串行执行的。 四、安装Ray 如果只是使用Ray，可以使用如下命令直接安装。
在试用之后，简单总结一下： 极简 Python API 接口：在函数或者类定义时加上 ray.remote 的装饰器并做一些微小改变，就能将单机代码变为分布式代码。...这意味着不仅可以远程执行纯函数，还可以远程注册一个类（Actor模型），在其中维护大量context（成员变量），并远程调用其成员方法来改变这些上下文。...Ray 中实现图2逻辑的代码，注意装饰器 `@ray.remote会将被注解的方法或类声明为远程函数或者角色对象。...Actor：角色对象，语言层面，就是一个类；物理层面，表现为某个节点上的一个角色进程，维护了该角色对象内的所有上下文（角色成员变量）。...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。
虽然python的多处理库已经成功地广泛的用于应用程序，但在本文中，我们发现它在缺少一些重要的应用程序类中依然存在不足，包括数值数据处理、状态计算和具有昂贵初始化的计算。...状态通常封装在Python类中，Ray提供了一个参与者抽象，这样类就可以在并行和分布式设置中使用。...前缀计数存储在actor状态中，并由不同的任务进行更改。 本例使用Ray使用3.2秒，使用Python多处理使用21秒，使用串行Python使用54秒(在48个物理核心上)。...([actor.get_popular.remote() for actor in streaming_actors]) 37 popular_prefixes = set() 38 for prefixes...Ray在这里表现得很好，因为Ray的抽象符合当前的问题。这个应用程序需要一种在分布式设置中封装和修改状态的方法，而actor正好符合这个要求。 多处理版本如下。
This will block until the third task completes. z = ray.get(z_id) 动作器（Actor） 仅用远程函数和上述的任务所无法完成的一件事是在相同的共享可变状态上执行多个任务...Ray 使用 actor 抽象以封装多个任务之间共享的可变状态。...例如，actor 可以封装模拟器或神经网络策略，并且可以用于分布式训练（作为参数服务器），或者在实际应用中提供策略。 ? 图左：actor 为客户端进程提供预测/操作。...图右：多个参数服务器 actor 使用多个工作进程执行分布式训练。...参数服务器示例 一个参数服务器可以作为一个 Ray actor 按如下代码实现： @ray.remote class ParameterServer(object): def __init__(
可能标题有点让人困惑，其实我是想知道，在一个标准的ray集群，到底都有哪些进程存在。...现在我们来看看ray, ray可以用ray命令在不同的机器上启动节点。首先这些机器启动的都是一个python 进程，在ray术语里，他们都是node。...所以理论上，ray是支持多client的，这些进程一旦启动完毕，意味着大家都可以通过 ray.init()连接到集群，并且提交书写和提交任务。...另外值得说一说的是，ray有两个存储，redis和plasma, redis用来存一些全局消息，比如序列化后的函数，类，objectId,还有订阅的功能。...早先task（actor）和task(actor)之间交互交互都需要经过raylet做中转，现在可以直接direct call,也就是我们说的他们之间可以直接互相通讯。
Ray使用actor抽象来封装多个任务之间共享的可变状态。下面一个小例子，展示了如何用Atari模拟器做到这一点。...self.env.reset() def step(self, action): return self.env.step(action) # 创建一个模拟器，这将启动一个为Actor...例如，actor可以封装模拟器或神经网络策略，并可用于分布式培训（如使用参数服务器）或在实时应用程序中进行策略服务。 上：actor为为许多客户端进程提供预测/操作。...下：多个参数服务器actor使用多个工作进程执行分布式培训。...参数服务器示例 一个参数服务器可以被实现为Ray actor，如下所示： @ray.remote class ParameterServer(object): def __init__(self
Ray使用actor抽象来封装多个任务间共享的可变状态。下面是一个如何用Atari模拟器做到这一点的虚构示例。...# 在模拟器中执行操作0.此调用不阻塞并且 # 返回一个预期结果 observations.append(simulator.step.remote(0)) 虽然简单，一个actor...例如，actor可以封装模拟器或神经网络策略，并可用于分布式培训（如 使用参数服务器）或在实时应用程序中进行策略服务。 左：一个为许多客户端进程提供预测/操作的actor。...右：多个参数服务器actor使用多个工作进程执行分布式培训。...参数服务器示例 一个参数服务器可以被实现为Ray actor，如下所示： @ray.remote class ParameterServer(object): def __init__(self
Connecting to Ray There are two ways that a Ray script can be initiated....Running Ray standalone Ray can be used standalone by calling ray.init() within a script....Ray Processes When using Ray, several processes are involved....An actor is essentially a stateful worker. Each actor runs in its own Python process....When an actor is instantiated, the following events happen.
演员类的简介 1.定义：在二维场景中，最基本的活动元素，它是构成游戏的基本元，演员拥有，位置，大小，起点，旋转角度，颜色等属性。...4.舞台：Stage 一个盛装Actor的容器，也是演员活动的舞台、 Actor类使用以及方法 1.act(float delta) 在一定时间内，更新演员的状态。
除了任务并行的编程抽象之外，还提供了 actor 抽象（基于动态任务图计算模型）。 提出了一个可水平伸缩的架构以满足以上需求，并建立了实现该架构的集群计算系统 Ray。...Ray 实现了一个动态任务图计算模型（dynamic task graph computation model），该模型支持任务并行化和 actor 编程模型。...图 11：actor 方法的全透明容错性。驱动程序持续向集群中的 actor 提交任务。...在 t = 200s 时，我们删除了 10 个节点中的 2 个，使集群的 2000 个 actor 中的 400 个在剩余节点中恢复。 ?...图 12：Reference ES 和 Ray ES 系统在 Humanoid-v1 任务中得到 6000 分的时间 [13]。Ray ES 实现可以扩展到 8192 个核。
虽然Spark是为Java和Scala编写的，但Dask是为Python编写的，并提供了一组丰富的分布式类。Dask还提供了更丰富的低级API，支持对AI模型的分布式培训至关重要的actor类。...Ray是最新的框架，最初的GitHub版本日期为2017年5月21日。与Dask一样，Ray拥有Python优先API和对actor的支持。它有几个高性能优化，使其更高效。...它的orchestrator类Batcher保留对后端句柄的引用，并处理任务到小批量的映射并减少结果。...Wordbatch还附带了一组管道和类，它们为基于文本的机器学习提供了一整套工具，并且可以作为模板在其他域中进行处理。...作为初步结论，Ray似乎是最有希望的框架。它比单个节点上的Python标准多处理工作速度快10％左右，并且在所有条件下都能很好地使用附加节点。与Spark不同，集群配置非常少，并且它支持actor。
为了适应我们的DQN实现，我们不得不将经验优先级方法添加到DQN评估器（约20行Python），以及一个新的高吞吐量策略优化器（约200行），用于管理重放缓冲器actor之间的数据采样和传输。...http://ray.readthedocs.io/en/latest/using-ray-and-docker-on-a-cluster.html ray docker: http://ray.readthedocs.io...不同agent 不同训练策略 Package Reference ray.rllib.agents ray.rllib.env ray.rllib.evaluation ray.rllib.models...Advantage Actor-Critic Deep Deterministic Policy Gradients Deep Q Networks Evolution Strategies Policy.../en/latest/using-ray-with-gpus.html actor： 并行 串行 # Create ten Counter actors.counters = [Counter.remote
ray = new Ray(RayCurrentPos, FirePos.forward); 13 RaycastHit hit; 14 //射线长度稍大于一帧的运动距离...= HitObject.GetComponent(); 8 if (actor !...rayL = new Ray(startL, FirePos.forward); 9 Ray rayR = new Ray(startR, FirePos.forward); 10...= HitObject.GetComponent(); 173 if (actor !...rayL = new Ray(startL, FirePos.forward); 194 Ray rayR = new Ray(startR, FirePos.forward); 195
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
