本文介紹了在Google Kubernetes Engine (GKE)上使用Ray Operator來加速Ray在生產環境中的應用。通過啟用聲明性API，用戶可以在GKE上管理Ray集群。Ray Operator可以簡化Ray應用的部署和管理，並提供更好的可擴展性和容錯能力。它還自動收集日誌和指標，集成了Cloud Logging和Cloud Monitoring，以實現更好的Ray應用觀測性。此外，Ray Operator還支持Tensor Processing Units (TPUs)，可以加速機器學習模型的訓練和推理。還介紹了一些降低啟動延遲的功能，例如圖像流式傳輸和次要啟動磁盤。用戶可以在GKE控制台或使用gcloud和Terraform等命令行工具中啟用Ray Operator。
重點整理
– Ray Operator在GKE上的運用可以加速Ray在生產環境中的部署和管理。
– 使用者可以通過啟用聲明性API，在創建集群時使用單一配置選項來管理GKE上的Ray集群。
– Ray Operator在GKE上內建，簡化了設置過程，並結合了運行Ray應用的最佳實踐，提升了可擴展性和容錯性。
– Ray Operator自動化了日誌和指標的收集，與Cloud Logging和Cloud Monitoring集成，提供更好的Ray應用觀察性。
– Ray Operator支持使用Tensor Processing Units (TPUs)來加速機器學習模型的訓練和推理。
– 通過圖像流式傳輸和次要引導磁盤等功能，可以顯著減少Ray應用啟動時間，提高資源利用率。
– 使用者可以在GKE控制台或通過`gcloud`和Terraform等命令行工具中啟用Ray Operator。
