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English(EN) KubeRay in production: best practices from the field

Anyscale 详解 KubeRay 生产实践，实现 Kubernetes 上 Ray 的规模化扩展

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

这篇博客文章是 KubeRay 系列的第二篇，详细介绍了在 Kubernetes 上生产环境中运行 Ray 的最佳实践。它侧重于从单个作业扩展到跨多个团队和集群的数百个作业，解决了调试、硬件故障和默认设置调优等挑战。文章重点介绍了 GPU 共享、工作节点自动缩减至零以及使用 Kueue 进行公平资源分配等功能，并提供了一个生产环境 RayJob 配置的 YAML 示例。 AI

影响 为在 Kubernetes 基础设施上高效管理和扩展 AI 工作负载提供了指导。

排序理由 博客文章，详细介绍了在生产环境中使用特定软件工具 (KubeRay) 的最佳实践。

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Anyscale 详解 KubeRay 生产实践，实现 Kubernetes 上 Ray 的规模化扩展

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报道来源 [1]

  1. Anyscale blog TIER_1 English(EN) ·

    KubeRay 生产实践：来自实地的最佳实践

    KubeRay best practices from the field: debugging ephemeral clusters, GPU faults, and autoscaler tuning at scale, and how KubeRay Connect solves what is left.

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