在集群中使用 uv 和 Ray 高效管理 Python 依赖
realtime news Feb 27, 2025 20:49
探索 uv 和 Ray 的集成如何提升分布式系统中的 Python 依赖管理，促进高效的环境设置和跨集群的一致执行。
uv 和 Ray 集成介绍
Python 开发人员经常在管理依赖项时遇到挑战，尤其是在分布式计算环境中。Anyscale 介绍的 uv（一个 Python 程序包管理器）和 Ray（一个分布式计算引擎）的结合，旨在通过简化跨集群的依赖管理来缓解这些挑战。使用 uv 进行依赖管理的优势
uv 程序包管理器通过打包整个环境来简化 Python 环境的管理，从而无需设置单独的 Python 发行版。uv 用 Rust 编写，旨在实现速度，支持快速的程序包下载和本地缓存，加快开发周期。此外，uv 保持与现有 Python 约定的兼容性，支持如 pyproject.toml 等工具，并提供完善的锁文件和可编辑的程序包支持。分布式系统中的挑战
由于需要在多个节点之间保持环境一致性，管理分布式系统中的依赖关系仍然复杂。传统上，容器化已被用来解决这些问题，但这种方法可能会减缓开发迭代。借助 uv，开发人员可以无缝运行分布式 Python 应用程序，确保集群中的所有进程都在同一个动态创建的环境中运行。在 Ray 中实现 uv
Ray 2.43 的最新版本引入了与 uv 的集成，允许开发人员设置功能标志以利用 uv 的功能。通过使用命令uv run ... script.py，开发人员可以确保 Ray 集群中的所有工作进程都使用相同的环境，从而简化分布式应用程序的执行。这一功能对于 AI 应用尤其有利，因为在众多进程中保持一致性执行至关重要。
高级用例
uv 与 Ray 的集成还支持高级用例，例如具有异构依赖的应用程序和自定义工作进程命令。通过py_executable 机制，开发人员可以为不同任务或演员指定不同的运行时环境，提高分布式应用的灵活性和可扩展性。