OpenRLHF项目中使用Kuberay部署Ray集群的技术指南

概述

在OpenRLHF项目中，使用Ray分布式计算框架进行大规模强化学习训练是一个常见需求。本文将详细介绍如何通过Kuberay在Kubernetes环境中部署Ray集群，并提交OpenRLHF训练任务。

Ray集群部署方案

方案一：手动部署Ray集群

对于小规模节点(3-5台)的环境，可以直接使用Ray CLI工具手动部署：

1. 首先启动Head节点：

ray start --head --port=6379 --node-ip-address=10.0.0.1

2. 然后依次启动Worker节点：

# Worker节点1
ray start --node-ip-address=10.0.0.2 --address=10.0.0.1:6379

# Worker节点2
ray start --node-ip-address=10.0.0.3 --address=10.0.0.1:6379

方案二：使用Kuberay部署

对于已有Kubernetes环境的用户，推荐使用Kuberay部署Ray集群：

1. 基于OpenRLHF提供的vLLM Dockerfile构建基础镜像
2. 配置Kuberay CRD资源定义Ray集群
3. 部署Ray集群到Kubernetes环境

提交OpenRLHF训练任务

无论采用哪种方式部署Ray集群，提交训练任务的方式是统一的：

ray job submit --address="http://127.0.0.1:8265" \
    --runtime-env-json='{"working_dir": "/openrlhf", "pip": "/openrlhf/requirements.txt"}' \
    --no-wait \
    -- python3 examples/train_ppo_ray.py \
    ...

关键注意事项

1. SSH配置：在多节点环境中，确保节点间SSH免密登录配置正确
2. 网络连通性：确保所有节点间的网络端口(如6379)可互通
3. 资源隔离：同一Ray集群可同时运行多个训练任务，注意资源分配
4. 监控调试：利用Ray Dashboard(8265端口)监控任务执行情况

最佳实践建议

1. 对于生产环境，推荐使用Kuberay方案，便于管理和扩展
2. 开发测试阶段可使用手动部署方式快速验证
3. 根据训练任务规模合理规划节点资源配置
4. 建议使用OpenRLHF提供的vLLM基础镜像，确保环境一致性

通过以上方案，用户可以灵活地在不同环境中部署Ray集群并运行OpenRLHF训练任务，满足从开发测试到生产部署的各种需求场景。