Lindorm:Activar y gestionar

Requisitos previos

• Habilitó Lindorm LindormTable.

• Activó Lindorm compute engine.

Método de facturación

El resource group de RAY ofrece un modo residente. Los cargos incluyen las dos partes siguientes:

• Cargo por recursos residentes: se factura según los recursos configurados para los nodos Head y Worker mediante CU billing.

• Cargo por recursos elásticos: los nodos Worker admiten escalado automático según la carga de trabajo. Los nodos Worker escalados se facturan por duración de uso mediante CU billing.

Activar un resource group de RAY

1. Inicie sesión en la consola de Lindorm. En la esquina superior izquierda de la página, seleccione la región de la instancia. En la página Instances, haga clic en el ID de la instancia de destino o haga clic en View Instance Details en la columna Actions de la instancia.

2. En la sección Configurations de la página Instance Details, haga clic en Resource Groups dentro de la columna de operaciones Compute Engine.

3. En la página Resource Group Details, haga clic en Create Resource Group y configure los siguientes ajustes:

   • Resource Group Type: seleccione RAY.

   • Resource Group Name: introduzca un nombre para el resource group. Utilice únicamente letras minúsculas y dígitos. El nombre no debe superar los 63 caracteres. Ejemplo: raycg.

   • Running Mode: define el modo de ejecución del resource group de RAY. Puede elegir entre Resident o Non-resident.

     • Resident: el clúster de Ray se ejecuta en modo residente. Envíe trabajos de RAY al clúster de RAY especificado. Cuando no hay trabajos en ejecución, el clúster funciona con la retención mínima de recursos. Al enviar trabajos, el clúster asigna recursos dinámicamente según la demanda. Recomendado cuando se envían trabajos con frecuencia y se requiere una dirección de acceso interactivo estable.

       Si elige el modo Resident, debe configurar los ajustes del nodo Head y del Worker Group.

       Configuración del nodo Head

       Elemento de configuración	Descripción del parámetro
       Head resource type	Los resource groups de RAY admiten dos tipos de recursos: CPU y GPU.
       Head Resource Specifications	Para el tipo de recurso de CPU, seleccione su cuota de CPU y memoria, como 4 núcleos y 8 GB, 4 núcleos y 16 GB, u 8 núcleos y 32 GB. Elija según el tamaño de su clúster. Valor predeterminado: 4 núcleos y 16 GB. Para el tipo de recurso de GPU, la disponibilidad depende del tipo de instancia y del inventario. Comuníquese con el soporte técnico de Lindorm (ID de DingTalk: s0s3eg3) cuando necesite recursos de GPU.
       Head disk size	Espacio en disco para el nodo Head. Se utiliza para almacenar registros, archivos de desbordamiento de memoria y archivos de recursos durante la ejecución de trabajos. Valor predeterminado: 30 GB.

       Configuración del Worker Group

       Puede seleccionar uno o más Worker Groups según su escenario. Cada Worker Group puede usar una especificación de recursos distinta.

       Elemento de configuración	Descripción del parámetro
       Worker resource type	Los resource groups de RAY admiten dos tipos de recursos: CPU y GPU.
       Worker Resource Specifications	Para el tipo de recurso de CPU, seleccione su cuota de CPU y memoria, como 4 núcleos y 8 GB, 4 núcleos y 16 GB, u 8 núcleos y 32 GB. Elija la especificación del Worker Group según los requisitos reales de sus trabajos. Valor predeterminado: 4 núcleos y 16 GB. Para el tipo de recurso de GPU, la disponibilidad depende del tipo de instancia y del inventario. Comuníquese con el soporte técnico de Lindorm (ID de DingTalk: s0s3eg3) cuando necesite recursos de GPU.
       Worker disk space	Espacio en disco para el nodo Worker. Se utiliza para almacenar registros, archivos de desbordamiento de memoria y archivos de recursos durante la ejecución de trabajos. Valor predeterminado: 30 GB.
       Minimum number of workers	Número mínimo de réplicas en ejecución en el Worker Group. Cuando no hay trabajos en ejecución, el grupo funciona con esta cuota de recursos.
       Maximum number of workers	Número máximo de réplicas en ejecución en el Worker Group. Durante la ejecución de trabajos, este es el número máximo de nodos Worker que se pueden asignar.

     • Non-resident (Serverless): los recursos de computación se asignan y liberan bajo demanda. Se crea automáticamente un clúster de Ray temporal para cada envío de trabajo y se recupera una vez que este finaliza. Más indicado para el procesamiento por lotes de baja frecuencia y escenarios sensibles al costo.

       Si elige el modo Non-resident (Serverless), configure los siguientes parámetros:

       Parámetro	Descripción
       CPU limit (cores)	Uso máximo de recursos de CPU. Valor mínimo: 100.
       Memory limit (GB)	Uso máximo de recursos de memoria. Valor mínimo: 400.
       Authorized users	Usuarios autorizados para enviar trabajos a este resource group. * indica todos los usuarios.

4. Haga clic en OK para crear el resource group de RAY. La creación tarda aproximadamente 20 minutos.

Gestionar resource groups de RAY

1. Inicie sesión en la consola de Lindorm. En la esquina superior izquierda de la página, seleccione la región de la instancia. En la página Instances, haga clic en el ID de la instancia de destino o haga clic en View Instance Details en la columna Actions de la instancia.

2. En la sección Configurations de la página Instance Details, haga clic en Resource Groups dentro de la columna de operaciones Compute Engine.

3. En la página Resource Group Details, pase el cursor sobre WebUI en la columna Actions del resource group de RAY para consultar su dirección de WebUI. Ejemplo: http://alb-57k7r581oht8rd****.cn-hangzhou.alb.aliyuncsslb.com/ray/raycg/dashboard/.

4. En su navegador, acceda a la dirección de WebUI del resource group para consultar su estado de ejecución.

   • En la barra de navegación en la parte superior de la WebUI, cambie entre pestañas para consultar la lista de trabajos (Jobs), el estado del clúster (Cluster), la lista de actores (Actors) y los registros del clúster (Logs).

   • En la pestaña Cluster, consulte el uso de CPU, memoria, GPU, Object Store y otros recursos en todos los nodos del clúster.

5. (Opcional) En la página Resource Group Details, también puede hacer clic en Delete para eliminar un resource group existente.

   Nota

   Actualmente, los resource groups de RAY no admiten operaciones de modificación ni de reinicio.