<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title>Ray - 标签 - 研发日志 · R&amp;D Log</title><link>https://rd163.visword.com/tags/ray/</link><description>Ray - 标签 - 研发日志 · R&amp;D Log</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><managingEditor>whutluohui@gmail.com (小智晖)</managingEditor><webMaster>whutluohui@gmail.com (小智晖)</webMaster><copyright>本作品采用知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议进行许可。</copyright><lastBuildDate>Sun, 12 Jan 2025 00:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://rd163.visword.com/tags/ray/" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>使用 KubeRay 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载</title><link>https://rd163.visword.com/posts/running-ray-on-k8s/</link><pubDate>Sun, 12 Jan 2025 00:00:00 +0800</pubDate><author><name>小智晖</name></author><guid>https://rd163.visword.com/posts/running-ray-on-k8s/</guid><description>&lt;p>Ray 是源自 UC Berkeley RISELab 的通用分布式计算框架，被广泛用于机器学习训练、超参搜索、强化学习和在线推理。当团队规模扩大、需要在多租户的共享集群上跑 Ray 时，把 Ray 装到裸机或虚拟机往往会陷入调度、容错和版本管理的泥潭。Kubernetes 已经成为事实标准的工作负载编排平台，而 KubeRay 正是把 Ray 与 Kubernetes 桥接起来的官方推荐方案。&lt;/p></description></item></channel></rss>