5分钟快速上手如何使用Ray Adapter将Ray应用迁移到华为昇腾硬件【免费下载链接】ray-adapterCompatible with the core interfaces of the open-source software Ray, it facilitates the seamless migration of workloads running on Ray (such as vllm/verl, etc.) to the Yuanrong cluster, while also enjoying the performance advantages brought by Yuanrongs deep optimization on Huawei Kunpeng and Ascend hardware.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/ray-adapter前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/想要将您的Ray应用快速迁移到华为昇腾硬件并获得性能提升吗Ray Adapter是您的终极解决方案 这款开源工具兼容Ray核心接口让您只需简单替换导入语句就能将现有Ray工作负载无缝迁移到openYuanrong集群享受华为昇腾硬件深度优化带来的性能优势。什么是Ray AdapterRay Adapter是一个兼容开源软件Ray核心接口的适配器专门为华为昇腾硬件优化设计。它让开发者能够将运行在Ray上的AI工作负载如vllm、verl等无缝迁移到openYuanrong集群同时充分利用华为鲲鹏和昇腾硬件的性能潜力。核心优势✅零代码重构只需修改import语句✅性能优化华为昇腾硬件深度优化✅完全兼容支持Ray核心API接口✅简单易用5分钟快速上手快速安装指南第一步安装Ray Adapter安装Ray Adapter非常简单只需一条pip命令pip install https://openyuanrong.obs.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/ray_adapter-0.7.0-py3-none-any.whl第二步部署openYuanrong集群在开始使用Ray Adapter之前您需要先部署openYuanrong集群。openYuanrong是为华为硬件优化的分布式计算平台具体部署步骤请参考官方文档。三步迁移法从Ray到Ray Adapter第1步修改导入语句这是最关键的一步只需将代码中的import ray替换为import ray_adapter as ray是的就这么简单 您的应用现在已经开始使用Ray Adapter了。第2步初始化Ray Adapter初始化方式与Ray完全一致import ray_adapter as ray ray.init()第3步验证迁移成功使用以下代码验证Ray Adapter是否正常工作import ray_adapter as ray ray.init() # 测试远程函数 ray.remote(num_cpus1) def hello_world(): return Ray Adapter迁移成功 # 执行远程函数 result ray.get(hello_world.remote()) print(result) ray.shutdown()核心接口兼容性说明Ray Adapter完美兼容Ray的核心接口以下是主要接口的兼容情况✅ 完全兼容的接口接口名称功能描述nodes()获取集群节点信息available_resources()查看可用资源cluster_resources()查看集群总资源get()获取远程对象结果is_initialized()检查是否已初始化kill()终止Actor 部分兼容的接口接口名称差异说明remote()支持num_cpus,num_npus,resources等参数method()仅支持num_returns参数init()支持logging_level,num_cpus,runtime_env参数get_actor()返回自定义ActorHandle对象实际应用示例示例1基本远程函数调用import ray_adapter as ray ray.init() ray.remote(num_cpus1, max_retries3) def process_data(data): # 数据处理逻辑 return processed_data # 提交任务 task_ref process_data.remote(raw_data) result ray.get(task_ref) print(f处理结果{result}) ray.shutdown()示例2Actor模式应用import ray_adapter as ray ray.init() ray.remote class DataProcessor: def __init__(self): self.processed_count 0 def process(self, data): self.processed_count 1 # 处理逻辑 return f已处理{self.processed_count}条数据 # 创建Actor processor DataProcessor.remote() # 调用Actor方法 for i in range(10): result ray.get(processor.process.remote(fdata_{i})) print(result) ray.shutdown()示例3资源监控与管理import ray_adapter as ray ray.init() # 查看集群资源 print(集群总资源, ray.cluster_resources()) print(可用资源, ray.available_resources()) # 查看节点信息 nodes ray.nodes() for node in nodes: print(f节点ID{node[NodeID]}, IP{node[NodeManagerAddress]}) ray.shutdown()华为昇腾硬件优化特性NPU资源管理Ray Adapter专门为华为昇腾NPU优化支持NPU资源分配import ray_adapter as ray ray.init() # 使用NPU资源的远程函数 ray.remote(num_npus1) def npu_inference(model_input): # 在昇腾NPU上运行推理 return inference_result # 获取加速器信息 accel_ids ray.runtime_context().get_accelerator_ids() print(f可用的加速器{accel_ids}) ray.shutdown()性能对比优势迁移到Ray Adapter后您将享受以下性能提升推理速度提升华为昇腾NPU的专门优化内存效率优化更好的资源利用率分布式调度优化针对华为硬件的调度算法常见问题解答❓ Ray Adapter支持哪些Python版本Ray Adapter支持Python 3.8、3.9、3.10和3.11版本。❓ 迁移后需要修改业务逻辑吗不需要Ray Adapter的设计目标就是零业务逻辑修改只需替换import语句。❓ 如何查看详细的API文档您可以查看项目的README.md文件其中包含了完整的API说明和示例代码。❓ 遇到兼容性问题怎么办如果在迁移过程中遇到问题可以检查ray_adapter/exceptions.py中的异常处理机制或参考ray_adapter/tests/目录下的测试用例。最佳实践建议1. 逐步迁移策略建议先在小规模测试环境中验证Ray Adapter的兼容性确认无误后再进行生产环境迁移。2. 性能监控迁移后密切监控应用性能利用Ray Adapter的资源监控接口# 监控资源使用情况 resources ray.available_resources() print(fCPU使用率{resources.get(CPU, 0)}) print(fNPU使用率{resources.get(NPU, 0)})3. 错误处理Ray Adapter提供了完整的错误处理机制建议在关键路径添加适当的异常处理from ray_adapter.exceptions import RayAdapterError try: result ray.get(task_ref, timeout30) except RayAdapterError as e: print(fRay Adapter错误{e}) except TimeoutError: print(任务执行超时)总结Ray Adapter为Ray应用迁移到华为昇腾硬件提供了最简单、最快捷的路径。通过简单的import语句替换您就能立即享受华为昇腾硬件的性能优势无需重构现有代码保持Ray生态的完整兼容性获得更好的资源管理和调度无论您是运行vllm、verl还是其他基于Ray的AI应用Ray Adapter都能帮助您快速迁移到华为昇腾平台释放硬件性能潜力。现在就开始您的迁移之旅吧✨迁移只需5分钟性能提升立竿见影【免费下载链接】ray-adapterCompatible with the core interfaces of the open-source software Ray, it facilitates the seamless migration of workloads running on Ray (such as vllm/verl, etc.) to the Yuanrong cluster, while also enjoying the performance advantages brought by Yuanrongs deep optimization on Huawei Kunpeng and Ascend hardware.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/ray-adapter创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考