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- Ray Cluster는 다양한 환경에 설치 가능하다, Kubernetes상에서 Ray Cluster를 설치하기 위해서는
KubeRay Operatoer를 사용하는 것을 권장한다.
- KubeRay
- Kubernetes 사용자 정의 리소스 정의(CRDs) : RayCLuster , RayJob , RayService
- RayCluster :
- 클러스터 생성/삭제, 자동 크기 조정
- 내결함성 보장
- RayCluster의 수명주기를 완벽 관리
- RayJob :
- KubeRay는 자동으로 RayCluster를 생성, 클러스터가 준비
- 작업이 완료시 RayCluster를 자동으로 삭제하도록 RayJob을 구성할 수 있음
- RayService :
- RayCluster 및 Ray Serve 배포 그래프라는 두 부분으로 구성
- RayCluster 및 고가용성을 위해 가동 중지 시간 없는 업그레이드를 제공합니다.
- RayCluster :
- Kubernetes 사용자 정의 리소스 정의(CRDs) : RayCLuster , RayJob , RayService
- Kubernets Ray Clusrter 구성도
- 조건
- Kubernetes Cluster 환경
- 최소 : CPU 4개 , Memory : GB
- Kubernetes Cluster 환경
- 2. KubeRay 배포
helm repo add kuberay https://ray-project.github.io/kuberay-helm/
helm repo update
helm install kuberay-operator kuberay/kuberay-operator --version 1.1.1
kubectl get pods
- Ray Cluster CRD배포
- 설치
helm install raycluster kuberay/ray-cluster --version 1.1.1
- Ray Cluster 상태 확인
kubectl get rayclusters
- 전체 Ray Cluster 상태 확인
kubectl get pods --selector=ray.io/cluster=raycluster-kuberay
- Head Pod Ray Cluster 실행
export HEAD_POD=$(kubectl get pods --selector=ray.io/node-type=head -o custom-columns=POD:metadata.name --no-headers)
echo $HEAD_POD
kubectl exec -it $HEAD_POD -- python -c "import ray; ray.init(); print(ray.cluster_resources())"
- Service 노출
- ClusterIP -> NodePort
kubectl edit svc raycluster-kuberay-head-sv
- 접속 방법
- http://Master-IP or Node-IP:8265 NodePort
- 삭제 방법
helm uninstall raycluster
kubectl get pods
helm uninstall kuberay-operator
kubectl get pods
kind delete cluster
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