kuberay-project/kuberay

这是什么？

核心功能

• 01管理 RayCluster 的生命周期，包括自动伸缩和容错。
• 02通过 RayJob 运行 Ray 任务，任务完成后可自动删除集群。
• 03借助 RayService 部署 Ray Serve 应用，支持零停机升级。
• 04提供可选的 kubectl 插件，简化常见的 Ray 操作。

适用场景

• 在共享的 Kubernetes 集群上运行分布式训练任务。
• 在 Kubernetes 上使用 Ray Serve 部署机器学习模型。
• 运行需要临时 Ray 集群的批量推理或数据处理任务。

快速上手

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   打开 Ray 文档中的 RayCluster 快速入门

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   如需 RayJob 或 RayService，请按 Ray 文档中的对应快速入门操作

使用前须知

• !需要 Kubernetes 集群，安装配置需参照 Ray 文档而非单条安装命令。
• !KubeRay APIServer 处于 Alpha 阶段，仪表盘为实验性功能，尚不适合生产环境。
• !kubectl 插件仍处于 Beta 阶段。

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常见问题

kuberay 是什么？

一个在 Kubernetes 上部署和管理 Ray 应用的 Operator，通过 RayCluster、RayJob 和 RayService 资源运行工作负载。 KubeRay 是一个开源的 Kubernetes Operator，用于在 Kubernetes 上运行 Ray 应用。它提供三种自定义资源：RayCluster 负责管理 Ray 集群的创建、删除、自动伸缩和容错；RayJob 在集群就绪后自动创建 RayCluster 并提交任务，任务结束后可自动清理集群；RayService 将 RayCluster 与 Ray Serve 部署组合在一起，支持零停机升级和高可用。

kuberay 可以免费使用吗？用的什么许可证？

kuberay 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

kuberay 还在维护吗？

活跃维护中。kuberay 最近一次提交是在 2026年10月20日。

kuberay 适合用来做什么？

在共享的 Kubernetes 集群上运行分布式训练任务。 在 Kubernetes 上使用 Ray Serve 部署机器学习模型。 运行需要临时 Ray 集群的批量推理或数据处理任务。

kuberay 怎么安装和运行？

打开 Ray 文档中的 RayCluster 快速入门 如需 RayJob 或 RayService，请按 Ray 文档中的对应快速入门操作

在哪里获取 kuberay？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/kuberay-project/kuberay