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        • ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule.setup
        • ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule.as_multi_rl_module
        • ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule.add_module
        • ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule.remove_module
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        • ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule.from_checkpoint
        • ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule.get_state
        • ray.rllib.core.rl_module.multi_rl_module.MultiRLModule.set_state
      • 分布 API
        • ray.rllib.models.distributions.Distribution
        • ray.rllib.models.distributions.Distribution.from_logits
        • ray.rllib.models.distributions.Distribution.sample
        • ray.rllib.models.distributions.Distribution.rsample
        • ray.rllib.models.distributions.Distribution.logp
        • ray.rllib.models.distributions.Distribution.kl
      • LearnerGroup API
        • ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig.learners
        • ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig.build_learner_group
        • ray.rllib.core.learner.learner_group.LearnerGroup
      • 离线强化学习 API
        • ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig.offline_data
        • ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig.learners
        • ray.rllib.algorithms.algorithm_config.AlgorithmConfig.env_runners
        • ray.rllib.offline.offline_env_runner.OfflineSingleAgentEnvRunner
        • ray.rllib.offline.offline_data.OfflineData
        • ray.rllib.offline.offline_data.OfflineData.__init__
        • ray.rllib.offline.offline_data.OfflineData.sample
        • ray.rllib.offline.offline_data.OfflineData.default_map_batches_kwargs
        • ray.rllib.offline.offline_data.OfflineData.default_iter_batches_kwargs
        • ray.rllib.offline.offline_prelearner.OfflinePreLearner
        • ray.rllib.offline.offline_prelearner.OfflinePreLearner.__init__
        • ray.rllib.offline.offline_prelearner.SCHEMA
        • ray.rllib.offline.offline_prelearner.OfflinePreLearner.__call__
        • ray.rllib.offline.offline_prelearner.OfflinePreLearner._map_to_episodes
        • ray.rllib.offline.offline_prelearner.OfflinePreLearner._map_sample_batch_to_episode
        • ray.rllib.offline.offline_prelearner.OfflinePreLearner._should_module_be_updated
        • ray.rllib.offline.offline_prelearner.OfflinePreLearner.default_prelearner_buffer_class
        • ray.rllib.offline.offline_prelearner.OfflinePreLearner.default_prelearner_buffer_kwargs
      • 经验回放缓冲区 API
        • ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.StorageUnit
        • ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer
        • ray.rllib.utils.replay_buffers.prioritized_replay_buffer.PrioritizedReplayBuffer
        • ray.rllib.utils.replay_buffers.reservoir_replay_buffer.ReservoirReplayBuffer
        • ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer.sample
        • ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer.add
        • ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer.get_state
        • ray.rllib.utils.replay_buffers.replay_buffer.ReplayBuffer.set_state
        • ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_replay_buffer.MultiAgentReplayBuffer
        • ray.rllib.utils.replay_buffers.multi_agent_prioritized_replay_buffer.MultiAgentPrioritizedReplayBuffer
        • ray.rllib.utils.replay_buffers.utils.update_priorities_in_replay_buffer
        • ray.rllib.utils.replay_buffers.utils.sample_min_n_steps_from_buffer
      • RLlib 实用工具
        • ray.rllib.utils.metrics.metrics_logger.MetricsLogger
        • ray.rllib.utils.metrics.metrics_logger.MetricsLogger.peek
        • ray.rllib.utils.metrics.metrics_logger.MetricsLogger.log_value
        • ray.rllib.utils.metrics.metrics_logger.MetricsLogger.log_dict
        • ray.rllib.utils.metrics.metrics_logger.MetricsLogger.merge_and_log_n_dicts
        • ray.rllib.utils.metrics.metrics_logger.MetricsLogger.log_time
        • ray.rllib.utils.schedules.scheduler.Scheduler
        • ray.rllib.utils.schedules.scheduler.Scheduler.validate
        • ray.rllib.utils.schedules.scheduler.Scheduler.get_current_value
        • ray.rllib.utils.schedules.scheduler.Scheduler.update
        • ray.rllib.utils.schedules.scheduler.Scheduler._create_tensor_variable
        • ray.rllib.utils.framework.try_import_torch
        • ray.rllib.utils.torch_utils.clip_gradients
        • ray.rllib.utils.torch_utils.compute_global_norm
        • ray.rllib.utils.torch_utils.convert_to_torch_tensor
        • ray.rllib.utils.torch_utils.explained_variance
        • ray.rllib.utils.torch_utils.flatten_inputs_to_1d_tensor
        • ray.rllib.utils.torch_utils.global_norm
        • ray.rllib.utils.torch_utils.one_hot
        • ray.rllib.utils.torch_utils.reduce_mean_ignore_inf
        • ray.rllib.utils.torch_utils.sequence_mask
        • ray.rllib.utils.torch_utils.set_torch_seed
        • ray.rllib.utils.torch_utils.softmax_cross_entropy_with_logits
        • ray.rllib.utils.torch_utils.update_target_network
        • ray.rllib.utils.numpy.aligned_array
        • ray.rllib.utils.numpy.concat_aligned
        • ray.rllib.utils.numpy.convert_to_numpy
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        • ray.rllib.utils.numpy.flatten_inputs_to_1d_tensor
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        • 为持久性容错 GCS 调优 Redis
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        • 持久化 KubeRay Operator 日志
        • 使用 GPU
        • 将 TPU 与 KubeRay 配合使用
        • 在 RayCluster 上开发 Ray Serve Python 脚本
        • 为 Ray 头节点/工作节点 Pod 指定容器命令
        • Helm Chart RBAC
        • TLS 认证
        • (高级) 理解 Kubernetes 环境下的 Ray 自动扩缩容器
        • (高级) 不使用 KubeRay 部署静态 Ray 集群
        • 使用 kubectl 插件 (beta)
        • 使用 KubeRay 配置 Ray 集群的认证和访问控制
        • 减少 Kubernetes 上的镜像拉取延迟
      • 示例
        • 在 Kubernetes 上运行 Ray Train XGBoostTrainer
        • 在 Kubernetes 上使用 GPU 训练 PyTorch ResNet 模型
        • 在 Kubernetes 上使用 CPU 训练 Fashion MNIST 的 PyTorch 模型
        • 在 Kubernetes 上服务 StableDiffusion 文本到图像模型
        • 在 GKE 上使用 TPU 服务 Stable Diffusion 模型
        • 在 Kubernetes 上服务 MobileNet 图像分类器
        • 在 Kubernetes 上服务文本摘要器
        • RayJob 批量推理示例
        • 使用 RayJob 和 Kueue 进行优先级调度
        • 使用 RayJob 和 Kueue 进行 Gang 调度
        • 使用 KubeRay 和 GCSFuse 进行分布式检查点
        • 在 Kubernetes 上使用 Modin 和 Ray
        • 在 Kubernetes 上使用 vLLM 服务大型语言模型
      • KubeRay 生态系统
        • 入口
        • 使用 Prometheus 和 Grafana
        • 使用 py-spy 进行性能分析
        • KubeRay 与 Volcano 集成
        • KubeRay 与 Apache YuniKorn 集成
        • 使用 Kueue 进行 RayJob 的 Gang 调度和优先级调度
        • 使用 Istio 进行 mTLS 和 L7 可观测性
      • KubeRay 基准测试
        • KubeRay 内存和可扩展性基准测试
      • KubeRay 故障排除
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        • RayService 故障排除
      • API 参考
    • 在 VM 上部署
      • 入门
      • 用户指南
        • 在 AWS, GCP, Azure, vSphere, 本地部署 Ray 集群
        • 部署大型集群的最佳实践
        • 配置自动扩缩容
        • 日志持久化
        • 社区支持的集群管理器
      • 示例
        • 在 VM 上运行 Ray Train XGBoostTrainer
      • API 参考
        • 集群启动器命令
        • 集群 YAML 配置选项
    • 收集和监控指标
    • 配置和管理 Ray Dashboard
    • 应用程序指南
      • Ray Jobs 概览
        • 使用 Ray Jobs CLI 快速入门
        • Python SDK 概览
        • Python SDK API 参考
        • Ray Jobs CLI API 参考
        • Ray Jobs REST API
        • Ray 客户端
      • 编程方式的集群扩缩容
    • 常见问题
    • Ray 集群管理 API
      • 集群管理 CLI
      • Python SDK API 参考
      • Ray Jobs CLI API 参考
      • 编程方式的集群扩缩容
    • 使用统计收集
  • 监控和调试
    • Ray Dashboard
    • Ray 分布式调试器
    • 关键概念
    • 用户指南
      • 调试应用程序
        • 常见问题
        • 调试内存问题
        • 调试挂起
        • 调试失败
        • 优化性能
        • Ray 分布式调试器
        • 使用 Ray 调试器
      • 使用 CLI 或 SDK 进行监控
      • 配置日志记录
      • 性能分析
      • 添加应用程序级别指标
      • 追踪
    • 参考
      • 状态 API
      • 状态 CLI
      • 系统指标
  • 开发者指南
    • API 稳定性
    • API 策略
    • 参与 / 贡献
      • 从源代码构建 Ray
      • PR 的 CI 测试工作流
      • 贡献 Ray 文档
      • 如何编写代码片段
      • 本地测试自动扩缩容
      • 测试 Ray 程序的提示
      • 面向 Ray 开发者的调试
      • 面向 Ray 开发者的性能分析
    • 配置 Ray
    • 架构白皮书
  • 术语表
  • 安全
  • 监控和调试
  • 用户指南

用户指南#

这些指南帮助您监控和调试您的 Ray 应用程序和集群。

指南包括

  • 调试应用程序

  • 使用 CLI 或 SDK 进行监控

  • 配置日志记录

  • 添加应用程序级别指标

  • 追踪

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关键概念

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