在 Vertex AI 上创建 Ray 集群

控制台

1. 在 Google Cloud 控制台中，转至“Ray on Vertex AI”页面。

   转至“Ray on Vertex AI”页面

2. 点击创建集群以打开创建集群面板。

3. 对于创建集群面板中的每个步骤，请查看或替换默认集群信息。点击继续以完成各个步骤：

   1. 在名称和区域中，为集群指定名称并选择区域。

   2. 在计算设置中，指定 Vertex AI 上的 Ray 集群的头节点的配置，包括其机器类型、加速器类型和数量、磁盘类型和大小以及副本数量。在高级选项下，您可以指定加密密钥。

   3. 在网络部分，指定要用于 Ray on Vertex AI 的 VPC 对等互连网络。

      如果您还没有为 VPC 网络设置专用服务访问通道连接，请点击设置连接。在创建专用服务访问通道连接面板中，完成并点击以下步骤中的继续：

      1. 启用 Service Networking API。

      2. 对于分配 IP 范围，您可以选择、创建或允许 Google 自动分配 IP 范围。

      3. 对于创建连接，查看网络和分配的 IP 范围信息。

      4. 点击创建连接。

4. 点击创建。

Ray on Vertex AI SDK

在 VPC 网络中的交互式 Python 环境中，使用以下内容在 Vertex AI 上创建 Ray 集群：

import ray
import vertex_ray
from google.cloud import aiplatform
from vertex_ray import Resources

# Define a default CPU cluster, machine_type is n1-standard-8, 1 head node and 1 worker node
head_node_type = Resources()
worker_node_types = [Resources()]

# Or define a GPU cluster.
head_node_type = Resources(
  machine_type="n1-standard-8",
  node_count=1,
)

worker_node_types = [Resources(
  machine_type="n1-standard-8",
  node_count=2,  # Can be > 1
  accelerator_type="NVIDIA_TESLA_K80",
  accelerator_count=1,
)]

aiplatform.init()
# Initialize Vertex AI to retrieve projects for downstream operations.
# Create the Ray cluster on Vertex AI
CLUSTER_RESOURCE_NAME = vertex_ray.create_ray_cluster(
  head_node_type=head_node_type,
  network=NETWORK,
  worker_node_types=worker_node_types,
  python_version="3.10",  # Optional
  ray_version="2.9",  # Optional
  cluster_name = CLUSTER_NAME
)

其中：

• CLUSTER_NAME：Vertex AI 上的 Ray 集群的名称，该名称在项目中必须是唯一的。

• NETWORK 是对等互连 VPC 网络的完整名称，格式为 projects/PROJECT_NUMBER/global/networks/VPC_NAME。

• PROJECT_NUMBER 是您的 Google Cloud 项目编号。

在状态更改为 RUNNING 之前，您应该会看到以下输出：

[Ray on Vertex AI]: Cluster State = State.PROVISIONING
Waiting for cluster provisioning; attempt 1; sleeping for 0:02:30 seconds
...
[Ray on Vertex AI]: Cluster State = State.RUNNING

请注意以下几点：

• 第一个节点用作头节点。

• 不支持 TPU 机器类型。