ray 初体验，回答几个关注分布式的问题

QA 记录

ray.init(address="auto") 为什么不要配置集群的ip端口等信息？

副问题：ray 怎么创建一个中心

ray.init(address="auto") 为什么不要配置集群的ip端口等信息？

我们看到的 ray 的代码示例 demo 都是类似下面这样的

import ray

# 初始化Ray，指定地址指向Ray集群的头节点（根据实际情况修改）
ray.init(address='auto')  # 如果是本地测试多进程模拟集群，也可以用 ray.init()

# 定义一个简单的远程函数，用于计算一个数字的平方
@ray.remote
def square(x):
    return x ** 2

if __name__ == "__main__":
    numbers = list(range(10))
    # 使用列表推导式将每个数字对应的远程函数调用包装成任务对象（ObjectRef）
    result_ids = [square.remote(num) for num in numbers]
    # 获取所有任务的结果，这里Ray会自动在集群中的多台机器上并行执行这些任务（如果有足够资源和配置正确）
    results = ray.get(result_ids)
    print(results)

这我就很奇怪，ray 没有一个中心节点吗？或者不需要把自己变成一个中心节点吗？不区分 master 和 slave 吗？

答案是：有中心，区分 master 和 slave 的。或者说区分 center 和 worker

那怎么启动一个 master 呢？使用下面的命令

ray start --head --port=6379

--head 参数用于在 Ray 集群中启动 头节点（head node）。头节点是集群的核心控制节点，负责管理整个集群的资源、任务调度、节点注册和状态跟踪等功能。在使用 ray start --head 命令时，Ray 会将该节点设为集群的头节点，使它成为其他工作节点（worker nodes）连接的中心节点。

头节点的主要职责包括：

1. 资源管理：收集并维护整个集群中各节点的资源状态（CPU、GPU、内存等）。
2. 任务调度：接收任务请求并决定将任务分配到哪个工作节点。
3. 节点注册：管理工作节点的加入和退出，确保集群的节点列表保持最新。

在集群启动后，工作节点通过 ray start --address='头节点IP:端口' 命令连接到该头节点，从而加入集群。

ray 任务执行节点从中心拉取还是中心给 ray 任务节点下发任务？

看看 kimi 的回答

Ray框架中的节点之间的互联是通过Ray的核心分布式运行时来管理的。在Ray中，任务（Tasks）是由中心节点下发到工作节点（workers）上执行的。具体来说，Ray允许任意函数异步地在不同的Python工作进程中执行，这些函数被称为Ray远程函数，它们的异步调用被称为Ray任务。当你使用@ray.remote装饰器将一个普通Python函数标记为Ray远程函数后，你可以通过.remote()方法来异步地调用这个远程函数，这将立即返回一个对象引用（一个未来对象），然后创建一个将在工作进程中执行的任务。

Ray的任务执行是由Ray的内部事件循环驱动的，所有的计算都在后台并行执行。当一个任务被提交时，Ray的调度器会负责将任务分配到集群中的工作节点上执行。这个过程中，Ray会考虑任务所需的资源，如CPU、GPU等，并确保任务被分配到有足够资源的节点上。

总结来说，Ray框架中的中心节点负责下发任务到各个工作节点，而不是工作节点从中心节点拉取任务。这个过程是由Ray的分布式运行时和调度系统来管理的。

如果我有 10 台机器，需要在每个机器上都执行一遍 ray start 吗？

ray 有自带的web管理页面吗？