我尝试安装Ray，但出现错误：TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and...

有许多简单的教程，以及Stack Overflow上的问题和答案声称Ray会以某种方式与worker共享数据，但这些都没有详细说明在哪个操作系统上会共享哪些内容。 例如，在这个SO答案中：https://stackoverflow.com/a/56287012/1382437 ，一个np数组被...

我开始使用ray进行分布式机器学习，但是我已经遇到了一些问题。内存使用量不断增长直到程序崩溃。虽然我不断清除列表，但内存仍在泄漏。有任何想法为什么会这样吗？ 我的规格： 操作系统和分配情况：Ubuntu 16.04 Ray安装来源：二进制 Ray版本：0.6.5 Python版本：3.6.8...

RISE实验室的Ray库(https://rise.cs.berkeley.edu/blog/pandas-on-ray/) 我正在使用64位的Windows 10专业版，并从Anaconda提示符中运行这些脚本。 我尝试了两种方法 pip install ray 和pip3 inst...

我在主函数/进程中使用logging模块，效果不错，但是似乎在Actor进程/子进程中无法工作。如何使其正常工作？在下面的代码示例中，logging.info在主进程中工作，但在工作进程中失败了。谢谢。import logging import ray @ray.remote class W...

我正在使用Ray和RLlib在Ubuntu系统上训练强化学习代理。通过将Tensorboard指向~/ray_results，可以监控所有运行的日志文件存储位置，以便监控训练进度。未使用Ray Tune。例如，在启动新的Ray/RLlib训练运行时，会在以下位置创建一个新目录：~/ray_re...

使用ray框架时，可以选择所需的CPU数量来完成任务，在此处进行了解释。点击此处可以查看详细说明。 示例：@ray.remote(num_cpus=4) def f(): return 1 然而，目前尚不清楚是否会有实际的CPU分配： 该函数将使用4个CPU（例如使用CPU亲和力...

我正在EC2上运行Ray。我在c5.large实例上运行具有约4G内存的工作者。 当我运行许多作业时，我会看到这些错误消息： File "python/ray/_raylet.pyx", line 631, in ray._raylet.execute_task File "/ho...

假设一个 ray actor 如下所定义。 @ray.remote class Buffer: def __init__(self): self.memory = np.zeros(10) def modify_data(self, indices, val...

我正在尝试利用Ray的并行化模型逐条处理文件记录。代码运行良好，但对象存储快速增长最终导致程序崩溃。我避免使用ray.get(function.remote())，因为这会降低性能，由于任务由数百万个子任务组成，等待任务完成的开销很大。有没有一种方法可以设置全局限制对象存储空间？ #code...