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Ray on HyperPod FAQs
HyperPod は Ray または KubeRay を変更しますか?
HyperPod は、アップストリームのオープンソース Ray と KubeRay を変更せずに実行します。Ray コード、Ray APIs、および RayCluster、RayCronJob、、および RayJobRayServiceカスタムリソースは、オープンソースと同じように動作します。HyperPod は、マネージド Studio エクスペリエンス、安全なダッシュボードアクセス、オブザーバビリティ、回復性など、Ray に関する機能を追加します。
既存の KubeRay のインストールを維持できますか?
既に実行している KubeRay 演算子を保持できます。HyperPod 機能は同時にインストールされ、既に適用したマニフェストは引き続き機能します。クラスターに KubeRay 演算子がまだない場合は、「」の説明に従ってインストールしますHyperPod Amazon EKS への KubeRay のインストール。
SageMaker Studio は必要ですか?
Amazon SageMaker Studio は、データサイエンティストが Kubernetes の知識なしで Ray クラスターを作成および管理するマネージドエクスペリエンスにのみ必要です。既存の Ray プラットフォームでは、、kubectlHelm、ツールキットライブラリを使用しますが、Studio は必要ありません。詳細については、「開始方法」を参照してください。
独自の Prometheus と Grafana を使用できますか?
独自の Prometheus と Grafana を保持できます。HyperPod Observability アドオンは、設定済みのオプションの 1 つですが、代わりに独自のスタックを使用して Ray メトリクスをスクレイプできます。詳細については、「Ray メトリクスコレクションのセットアップ」を参照してください。
クォータは存続期間の長い Ray クラスターとどのように連携しますか?
HyperPod タスクガバナンスはレベルでクォータを考慮するためRayCluster、存続期間の長いクラスターは、実行されている限り、宣言された容量全体を保持します。永続的クラスターをリザーブする容量にサイズ変更し、ジョブごとに容量を取得して解放する作業RayJobに使用します。詳細については、「タスクガバナンスによるキューイング」を参照してください。
GPU ノードに障害が発生した場合、Ray ジョブはどうなりますか?
HyperPod はヘルスチェックによって障害を検出し、ノードを再起動または置き換え、KubeRay は影響を受ける Ray ポッドを再スケジュールします。ジョブは最後のチェックポイントから再開されるため、進行中の作業を回復するためのチェックポイントを記述します。詳細については、「Ray によるノードの自動復旧」を参照してください。
どの Ray ライブラリがサポートされていますか?
HyperPod は、Ray Core、Ray Train、Ray Data、Ray Serve などのオープンソースの Ray ライブラリをサポートしています。これは、Ray を変更せずに実行するためです。コンテナイメージの Ray バージョンspec.rayVersionと一致します。ライブラリ APIs、Ray
1 つの機能を他の機能なしで採用できますか?
各 HyperPod 機能はアドオンまたは Python パッケージとして個別にインストールされるため、デプロイして停止できます。独自の Ray プラットフォームを持つチームは、残りを変更することなく、オブザーバビリティまたは認証されたダッシュボードアクセスを追加できます。完全なリストと依存関係については、「」を参照してください開始方法。
