在学习分布式Python的Ray技术时,我读到了关于Ray的以下声明,但我并不完全理解它的真正含义?任何带有一些应用程序上下文的解释都是值得赞赏的。 Actors: An important part of the Ray API is the actor abstraction for sharing mutable state between tasks (e.g., the state of a neural network or the state of a simulator). This blends very nicely with the side-effect free d
我正在使用Ray工作流,当我尝试创建虚拟角色或运行工作流时,我收到错误消息:
RuntimeError: This event loop is already running
造成问题的代码片段如下所示:
from ray import workflow
@workflow.virtual_actor
class ContextNode:
def __init__(self):
self.context = {}
def put(self, key, value):
self.context[key] = value
@workfl
我刚接触ray.io,在使用它的时候遇到了一个问题,调试时遇到了问题。下面包含了完整的堆栈跟踪。我想我应该在打开一个真正的bug之前尝试一下,因为我还不知道什么是我不知道的。Github repo在这里重现这个问题:https://github.com/naddeoa/rayio-bug-repro。 2021-10-06 22:28:11,383 WARNING worker.py:1215 -- A worker died or was killed while executing a task by an unexpected system error. To troubleshoot
我试图增加一个计数器变量,它保持了总操作数,并且应该在并行进程之间共享来增加它,为此,我得到的解决方案是Ray中的"Actor“,但它也不起作用。a的值并没有增加,它只是增加了1并保持不变。
似乎每个进程都在创建自己的计数器对象副本。我怎样才能只对面向对象的方法做同样的事情呢?
当我使用Python多处理multiprocessing.Pool().apply_async(A.task1,callback=self.task2())时,同样的方法也在起作用。我怎么能在雷中做同样的事情,或者如果在达斯克是可能的话?
import ray, time
@ray.remote
class
我正在查看这个StackOverflow线程,它使用ray.serve来并行地进行保存的TF模型预测:
我尝试了以下类似的方法:
import ray
from ray import serve; serve.init()
import tensorflow as tf
class A:
def __init__(self):
self.model = tf.constant(1.0) # dummy example
@serve.accept_batch
def __call__(self, *, input_data=None):
我正在使用下面的代码,如中所建议的那样,用于我的2个gpus。
from starlette.requests import Request
import ray
from ray import serve
from transformers import pipeline
from parallel import *
@serve.deployment(num_replicas=2, ray_actor_options={"num_cpus": 0, "num_gpus": 1})
class Translator:
def init(self):
se
我正在尝试编译一个模块的快速扩展,这个模块是在安装时预编译的(.pyd)。下面是我试图做的一个简单的例子。给定foo.pyd
baz.pxd
from foo.bar cimport Bar
cdef class Baz(Bar):
pass
baz.pyx
cdef class Baz(Bar):
def __init__(self, *a, **k):
...
setup.py
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
from distutils.extensi
以下代码摘自https://bair.berkeley.edu/blog/2018/01/09/ray/。 import gym
@ray.remote
class Simulator(object):
def __init__(self):
self.env = gym.make("Pong-v0")
self.env.reset()
def step(self, action):
return self.env.step(action)
# Create a simulator, this will s
即使在文档中,这一行也表示为"Ray = new (transform.position,transform.forward);",但我得到了一个错误。
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class Ray : MonoBehaviour
{
void Update()
{
Ray ray = new Ray(transform.position, transform.forward);
Debug.DrawRay(transform.posi
也许这是一个愚蠢的问题,因为我刚接触过ray,但是我的(单机)超参数优化测试运行正在进行一些ERRORed测试,我看到了以下消息,建议我需要找到工作日志,以便从我的实验代码中看到堆栈跟踪:
2021-03-14 22:16:56,198 WARNING worker.py:1107 -- A worker died or was killed while executing task ffffffffffffffff06c82ce3c4361bef34d813e601000000.
2021-03-14 22:16:56,201 ERROR trial_runner.py:616 -- Tri