Ray项目安装指南：从基础到高级配置
前言
Ray是一个开源的分布式计算框架，能够帮助开发者轻松构建和运行分布式应用程序。本文将详细介绍Ray的多种安装方式，帮助开发者根据自身需求选择最合适的安装方案。
系统兼容性
Ray目前官方支持以下硬件平台：
- Linux：x86_64和aarch64(ARM)架构
- macOS：包括Apple silicon(M1)芯片
- Windows：目前处于Beta测试阶段
官方稳定版安装
通过PyPI安装
推荐使用pip从PyPI安装最新稳定版Ray，根据应用场景可选择不同安装选项：
机器学习应用场景
pip install -U "ray[data,train,tune,serve]"
# 如需强化学习支持，安装RLlib版本
# pip install -U "ray[rllib]"
通用Python应用场景
pip install -U "ray[default]"
# 如果不需要Dashboard或集群启动器，安装最小依赖版本
# pip install -U "ray"
高级安装选项
Ray采用模块化设计，可根据需求选择安装组件：
| 命令 | 安装组件 |
|---|---|
pip install -U "ray" | 核心组件 |
pip install -U "ray[default]" | 核心+Dashboard+集群启动器 |
pip install -U "ray[data]" | 核心+数据模块 |
pip install -U "ray[train]" | 核心+训练模块 |
pip install -U "ray[tune]" | 核心+调优模块 |
pip install -U "ray[serve]" | 核心+Dashboard+集群启动器+服务模块 |
pip install -U "ray[rllib]" | 核心+调优模块+强化学习模块 |
组合安装技巧：可以组合多个模块一起安装，例如：
pip install -U "ray[default,train]"
每日构建版(Nightlies)
每日构建版包含最新开发特性，但未经完整发布流程验证。安装方式如下：
# 先卸载旧版本
pip uninstall -y ray
# 安装包含Dashboard和集群启动器的版本
pip install -U "ray[default] @ 对应平台的whl文件"
# 或安装最小依赖版本
# pip install -U 对应平台的whl文件
各平台whl文件对应关系如下：
Linux平台
- x86_64架构：Python 3.9-3.13
- aarch64架构：Python 3.9-3.13
macOS平台
- x86_64架构：Python 3.9-3.13
- arm64架构(M1芯片)：Python 3.9-3.13
Windows平台(测试版)
- Python 3.9-3.12
注意：Windows平台的多节点集群功能尚处于实验阶段。
从特定提交安装
如果需要安装特定commit的版本，可使用以下模板：
pip install https://s3-us-west-2.amazonaws.com/ray-wheels/master/{COMMIT_HASH}/ray-{RAY_VERSION}-{PYTHON_VERSION}-{PYTHON_VERSION}-{OS_VERSION}.whl
特殊平台支持
Apple Silicon(M1芯片)支持
- 安装miniforge
- 激活conda环境
- 正常安装Ray
pip install ray
Windows支持(测试版)
Windows支持目前处于Beta阶段，有以下限制：
- 多节点集群未经测试
- 文件路径处理可能存在兼容性问题
- 性能可能低于其他平台
其他安装方式
通过conda-forge安装
conda create -c conda-forge python=3.9 -n ray
conda activate ray
conda install -c conda-forge "ray-default"
Arch Linux安装
可通过AUR安装：
yay -S python-ray
从源码构建
对于大多数用户，pip安装已足够。如需从源码构建，请参考官方构建文档。
Docker镜像
Ray提供官方Docker镜像，包含所有必要依赖：
docker run --shm-size=<内存大小> -t -i rayproject/ray
GPU版本需添加--gpus all参数：
docker run --shm-size=<内存大小> -t -i --gpus all rayproject/ray:<版本号>-gpu
验证安装
在Docker容器中可运行测试验证安装：
python -m pytest -v python/ray/tests/test_mini.py
总结
本文详细介绍了Ray在各种平台和环境下的安装方法，开发者可根据实际需求选择最适合的安装方式。对于生产环境，建议使用官方稳定版；如需最新特性，可考虑每日构建版；特殊硬件平台如M1芯片或Windows也有相应支持方案。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
