ray集群部署，在某些工作节点上Python环境中缺少相应的模块，如何让每一个节点环境相同？

Question

客户端的代码

上述代码运行之后出现错误：

其中models是我的另一个py文件，就是说它访问不到，该怎么解决？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在Ray集群部署中，为了确保每个工作节点上的Python环境相同，并且能够顺利导入所需的模块（如models），你可以使用Ray的runtime_env功能来配置统一的环境。这里提供一个解决方案：

首先，创建一个包含所有依赖项的conda或pip环境文件，例如创建一个名为requirements.txt的文件，列出所有需要安装的库及其版本。

# requirements.txt
torch
models
sb_recipe  # 假设sb_recipe是另一个需要的库

接下来，在启动Ray时指定runtime_env，以便为所有任务和actor使用同一环境配置：

import ray

# 在ray.init()中设置runtime_env
ray.init(
    include_dashboard=False,
    address="172.17.0.6:6389",
    runtime_env={
        "env_vars": {
            "RESOURCE_DIR": "/workspace/client/fedwav2vec2",
        },
        "conda": {
            "dependencies": ["file:requirements.txt"],  # 指向你的conda或pip依赖文件
        },
    },
)

# ... 其余代码保持不变 ...

如果你使用的是virtualenv而不是conda环境，可以这样配置：

runtime_env = {
    "env_vars": {
        "RESOURCE_DIR": "/workspace/client/fedwav2vec2",
    },
    "pip": {
        "packages": ["torch", "models", "sb_recipe"],  # 直接列出pip包名
    },
}

ray.init(
    ...
    runtime_env=runtime_env,
    ...
)

通过以上方式，当Ray在每个工作节点上启动任务或Actor时，会自动基于给定的环境配置创建一个具有相同Python依赖的新环境，从而确保models等模块在所有节点上都能正确导入。