初窥 Ray 框架

本文首发于：行者AI

随着各行各业数字化的不断推进，AI 需要处理的数据越来越多，单一服务器已经难以满足当前产业的发展需求，服务器集群成为企业用 AI 处理数据的标配硬件，而分布式计算成为人工智能应用的标配软件。

从图 1 可以看出，现今有很多开源的分布式计算框架，从模型的训练、调参到部署；从 NLP、CV 到 RS；这些框架覆盖到了 AI 产业生命周期的各个方面。本文就选取其中的 Ray 框架进行简单的介绍。

图 1. 各种分布式计算框架

Ray 是伯克利大学在 2017 年开源的分布式计算框架，对应的论文是《Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications》。强化学习任务需要与环境进行大量的交互（毫秒级），且在时间上支持异构性。该框架专门为机器学习与强化学习设计，相较于其他框架，ray 具有以下优势：

• 轻量级

• 可快速构建

• 通用性强

• 性能优异

下面就这四个优点为大家进行详细介绍。

1. Ray 框架的优势

1.1 轻量级

相较于传统的分布式框架（尤其是 hadoop、spark 等），Ray 可以直接通过 pip 进行安装，且对系统版本无要求。

pip install -U ray

Ray 是一个简单的分布式策略，而非完整的生态，因而不需要复杂的构建。

另一方面，轻量而优秀的框架往往可以作为企业数据处理的基础框架，企业不断在该框架的基础上增加生态，从而形成企业独有的应用生态。

1.2 可快速构建

如 hadoop 等传统框架，要对原有的单机程序进行分布式化，需要修改整个代码逻辑，以 MapReduce 的编程方案重构各个计算模块，这使得 hadoop 等传统框架有着良好的可编辑性，算法工程师可以根据业务需求进行详细的修改。强大的可编辑性也带来了学习成本高，代码重构困难等诸多问题。人工智能日新月异，模型在不断更迭，敏捷开发成为了很多 AI 企业的开发模式，AI 应用的复杂构建会大大影响整个项目的推进。

如下代码，将一个简单的单机程序函数，转换为 Ray 分布式的函数，只是在原有函数的基础上加入了 ray.remote 的装饰器，便完成了分布式化的工作。

### 原始单机代码def f(x):    return x * x
futures = [f.remote(i) for i in range(4)]print(ray.get(futures))
### Ray分布式代码import rayray.init()@ray.remotedef f(x):    return x * x
futures = [f.remote(i) for i in range(4)]print(ray.get(futures))

1.3 通用性强

近年 tensorflow、torch 等深度学习框架成为人工智能应用的模型框架，考虑到产业应用场景，这些框架都给出了各自分布式训练和部署的方案，且这些方案的计算资源利用率较高。大型的项目往往由数个算法模型组成，为了快速开发，算法工程师往往采用开源的代码构建，而这些开源的代码采用的深度学习框架很可能互不相同，针对单一框架的分布式方案难以适用。

除此之外，ONNIX 等为代表的框架，倾向于将所有框架的模型统一到单一的解决方案上，由于很多前沿的深度学习模型对神经元进行了复杂的修改，无法适配到通用的算子上，需要算法工程师手写算子，从而拖慢了开发速度。Ray 将机器学习模型、numpy 数据计算、单一的函数抽象成通用的计算，实现了对各种深度学习框架、机器学习框架的适配。

另外，Ray 对强化学习的应用进行了专门的生态构建。

1.4 性能优异

图 2 为 Ray、Horovod 以及 tensorflow 原生的分布式方案训练 ResNet-101 模型的比较，纵轴为每秒平均迭代的图片数，可以看出 Ray 略微优于 Horovod 框架。

图 2. 分布式训练速度比较

图 3 为 Clipper 和 Ray 在模型调用上吞吐量的比较，两者均用同一网络模型，可以看出 Ray 优于 Clipper。

图 3. 分布式部署吞吐量比较

Ray 并没有做到每个分布式场景都优于其他框架，但 Ray 集合训练、调参以及部署为一体，仍能保持不错的性能，因而值得学习和使用。

得益于 Ray 框架良好的性能，Ray 广泛用于工业界（如蚂蚁金服），要先学会使用 Ray 必先了解 Ray 的构成，下一小节就 Ray 的构成进行介绍。

2. Ray 的使用

2.1 Ray 的构成

Ray 大致由四部分组成：

• Tune: 超参数调整模块

• RLlib: 强化学习模块

• RaySGD: 分布式训练模块

• Ray Serve: 应用服务部署模块

Ray 涉及了 AI 应用的整个生命周期：训练、调参、部署，并对强化学习场景进行了专门的优化。由于个人使用经验有限，这里只介绍 Ray 的 Serve 模块。

2.2 Ray 的启动

如图 4，Ray 由一个头节点（Head node）和一组工作节点（Worker node）组成。启动 Ray 需要首先启动头节点，并为工作节点提供头节点的地址以形成集群。头节点负责管理和分配工作节点的任务，工作节点负责执行任务并返回结果。经过测试，头节点和工作节点可以为同一台计算机。

Ray 的启动由两个步骤组成：启动头节点、注册工作节点到头节点。

图 4. Ray 节点示意图

以下是头节点的启动代码和关闭代码。

import rayray.init()  # 启动assert ray.is_initialized() == True
ray.shutdown()  # 关闭assert ray.is_initialized() == False

注：启动脚本应当加入关闭代码，如果没有，ray 程序可能一直在进程中运行。

Ray 框架采用 Actor 模型，相较于传统的共享内存模型，Ray 不存在状态竞争、可以方便的组建集群、能更好的控制状态。每个 Actor 即每个工作节点的注册方式如下。

import rayray.init(address=头节点地址)  # 启动assert ray.is_initialized() == True
ray.shutdown()  # 关闭assert ray.is_initialized() == False

2.3 Ray Serve

Ray Serve 可以类比 clipper，主要用于模型的部署服务，并支持多种深度学习框架，官方给出的示例有：

• Keras and Tensorflow Tutorial
  

• PyTorch Tutorial
  

• Scikit-Learn Tutorial
  

这里以 tensorflow2 为例，来说一下如何用 ray 来部署模型服务。

步骤一：定义一个模型服务类

如下是模型服务类的简易代码，和 Flask 等框架部署 AI 服务类似。由于 Ray 使用 gRPC 作为通信协议，速度更快，Ray 还在 gRPC 基础上进行了优化，有些场景快于原生的 gRPC 通信。

class TFMnistModel:    def __init__(self, model_path):        import tensorflow as tf        self.model_path = model_path        # 加载模型        self.model = tf.keras.models.load_model(model_path)
    async def __call__(self, starlette_request):  # 异步调用        # transform HTTP request -> tensorflow input        input_array = np.array((await starlette_request.json())["array"])        reshaped_array = input_array.reshape((1, 28, 28))
        #  tensorflow input -> tensorflow output        prediction = self.model(reshaped_array)
        # 返回结果        #  tensorflow output -> web output          return {            "prediction": prediction.numpy().tolist(),            "file": self.model_path        }

步骤二：模型部署到 Ray Serve

如下代码中，start 函数用于启动服务，create_backend 函数用于启动模型，create_endpoint 函数启动服务。在 Ray 中，模型和服务是分离的，可以多个服务调用同一个模型，以支持复杂的调用逻辑。

"tf:v1"为模型的名称，"tf_classifier"为服务的名称，route 参数为路由，这些参数都可自由定义。

client = serve.start()client.create_backend("tf:v1", TFMnistModel, TRAINED_MODEL_PATH)client.create_endpoint("tf_classifier", backend="tf:v1", route="/mnist")

步骤三：请求测试

resp = requests.get(    "http://localhost:8000/mnist",    json={"array": np.random.randn(28 * 28).tolist()})print(resp.json())

3. 结语

一个优秀的框架往往包含了众多先进的设计理念。Ray 框架在构建时，参考了许多先进的设计理念，如混合调度策略、GCS 管理等等，这些设计理念使得框架本身完善而又先进。Ray 广泛用于 AI 企业的分布式计算场景，从众多框架中脱颖而出，值得学习。

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