Repolode
kuberay-project

kuberay-project/kuberay

Оператор Kubernetes для развёртывания и управления приложениями Ray с помощью ресурсов RayCluster, RayJob и RayService.

Звёзды
2,739
Форки
894
Открытые issues
718
Последний коммит
позавчера

Что это?

KubeRay — это оператор Kubernetes с открытым исходным кодом для запуска приложений Ray в Kubernetes. Он определяет три пользовательских ресурса: RayCluster, который управляет жизненным циклом кластера Ray, включая создание, удаление, автомасштабирование и отказоустойчивость; RayJob, который создаёт RayCluster и отправляет задачу после готовности кластера, а также позволяет удалить кластер после её завершения; и RayService, который объединяет RayCluster с развёртыванием Ray Serve и поддерживает обновления без простоя.

Основной компонент поддерживается в рамках проекта. К необязательным компонентам экосистемы относятся плагин kubectl (бета-версия), API-сервер (альфа-версия) и дашборд (экспериментальный). Проект интегрируется с инструментами Kubernetes, такими как Prometheus, Grafana, Volcano, Kueue и Apache YuniKorn. Это проект-песочница CNCF с лицензией Apache-2.0.

Ключевые возможности

  • 01Управляет жизненным циклом RayCluster, включая автомасштабирование и отказоустойчивость.
  • 02Запускает задачи Ray через RayJob и при необходимости удаляет кластер после их завершения.
  • 03Развёртывает приложения Ray Serve с помощью RayService и обновляет их без простоя.
  • 04Предлагает необязательный плагин kubectl для типовых сценариев работы с Ray.

Сценарии использования

  • Запуск распределённых задач обучения в общем кластере Kubernetes.
  • Развёртывание моделей машинного обучения с помощью Ray Serve в Kubernetes.
  • Запуск пакетного инференса или обработки данных, для которых нужны временные кластеры Ray.

Быстрый старт

  1. 1

    Откройте краткое руководство по RayCluster в документации Ray

  2. 2

    Чтобы использовать эти ресурсы, следуйте краткому руководству по RayJob или RayService в документации Ray

Что важно знать

  • Требуется кластер Kubernetes; настройка выполняется по документации Ray, а не одной командой установки.
  • KubeRay APIServer находится на стадии alpha, а dashboard является экспериментальным и не готов к использованию в production.
  • Плагин kubectl всё ещё находится на стадии beta.

Темы

Частые вопросы

Что такое kuberay?
Оператор Kubernetes для развёртывания и управления приложениями Ray с помощью ресурсов RayCluster, RayJob и RayService. KubeRay — это оператор Kubernetes с открытым исходным кодом для запуска приложений Ray в Kubernetes. Он определяет три пользовательских ресурса: RayCluster, который управляет жизненным циклом кластера Ray, включая создание, удаление, автомасштабирование и отказоустойчивость; RayJob, который создаёт RayCluster и отправляет задачу после готовности кластера, а также позволяет удалить кластер после её завершения; и RayService, который объединяет RayCluster с развёртыванием Ray Serve и поддерживает обновления без простоя.
kuberay можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
kuberay распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
kuberay всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в kuberay — 20 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать kuberay?
Запуск распределённых задач обучения в общем кластере Kubernetes. Развёртывание моделей машинного обучения с помощью Ray Serve в Kubernetes. Запуск пакетного инференса или обработки данных, для которых нужны временные кластеры Ray.
Как установить kuberay?
Откройте краткое руководство по RayCluster в документации Ray Чтобы использовать эти ресурсы, следуйте краткому руководству по RayJob или RayService в документации Ray
Где скачать kuberay?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/kuberay-project/kuberay

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Учебная программа Microsoft по ИИ для начинающих: 12 недель и 24 урока о символическом ИИ, нейросетях, компьютерном зрении, NLP и этике, с ноутбуками на PyTorch и TensorFlow.

70,1 тыс.13,6 тыс.Jupyter NotebookMITОбновлён в прошлом месяце