Ray щойно випустив досить потужне оновлення: селектори міток для розумнішого планування завдань. Уявіть собі, що ваші розподілені обчислювальні завдання отримали адресну книгу — розробники тепер можуть позначати вузли кастомними мітками (cpu-family=intel, market-type=spot) замість того, щоб вгадувати, куди потраплять завдання.
Співпраця з Google Kubernetes Engine означає, що ця функція вбудована в Ray v2.49 і добре працює з KubeRay та платформою Anyscale. Раніше планування на конкретних вузлах було незручним — розробникам доводилося вигадувати обхідні рішення. Тепер ви отримуєте гнучке зіставлення: точні співпадіння, умови "будь-який з", навіть можливість чорного списку GPU-вузлів чи вибору конкретних регіонів, наприклад us-west1-a.
Чому це важливо: розміщення навантаження стає чистішим, автоскейлінг справді розуміє ваші наміри, а інтеграція з Kubernetes робить Ray більш дружнім до розробників. У майбутньому планується додавання резервних селекторів та краща взаємодія з K8s.
По суті: Ray робить розподілені обчислення меншою грою у вгадування.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Ray щойно випустив досить потужне оновлення: селектори міток для розумнішого планування завдань. Уявіть собі, що ваші розподілені обчислювальні завдання отримали адресну книгу — розробники тепер можуть позначати вузли кастомними мітками (cpu-family=intel, market-type=spot) замість того, щоб вгадувати, куди потраплять завдання.
Співпраця з Google Kubernetes Engine означає, що ця функція вбудована в Ray v2.49 і добре працює з KubeRay та платформою Anyscale. Раніше планування на конкретних вузлах було незручним — розробникам доводилося вигадувати обхідні рішення. Тепер ви отримуєте гнучке зіставлення: точні співпадіння, умови "будь-який з", навіть можливість чорного списку GPU-вузлів чи вибору конкретних регіонів, наприклад us-west1-a.
Чому це важливо: розміщення навантаження стає чистішим, автоскейлінг справді розуміє ваші наміри, а інтеграція з Kubernetes робить Ray більш дружнім до розробників. У майбутньому планується додавання резервних селекторів та краща взаємодія з K8s.
По суті: Ray робить розподілені обчислення меншою грою у вгадування.