Clústeres Ray para IA: Arquitectura de Computación Distribuida
Actualizado el 11 de diciembre de 2025
Actualización de diciembre de 2025: OpenAI utiliza Ray para coordinar el entrenamiento de ChatGPT. Ray se une a la PyTorch Foundation, validando su adopción empresarial. El framework escala desde un portátil hasta miles de GPUs. Alcanza millones de tareas por segundo con latencia inferior al milisegundo—un orden de magnitud más rápido que Spark para patrones de IA. Soporte nativo de computación heterogénea permitiendo mezclar cargas de trabajo CPU/GPU.
OpenAI usa Ray para coordinar el entrenamiento de ChatGPT y otros modelos.¹ El framework escala desde un portátil hasta clústeres de miles de GPUs, gestionando la complejidad de la computación distribuida que de otro modo requeriría infraestructura personalizada para cada proyecto. La adopción de Ray explotó durante 2025, validada por la incorporación del framework a la PyTorch Foundation y la recaudación de capital de Anyscale para respaldar despliegues empresariales.² Comprender la arquitectura y los patrones de despliegue de Ray ayuda a las organizaciones a construir infraestructura de IA distribuida que escala desde la experimentación hasta la producción.
Ray proporciona un framework unificado para cargas de trabajo de IA distribuidas—entrenamiento, ajuste, inferencia y procesamiento de datos—que abstrae la complejidad de la gestión de clústeres mientras mantiene un control detallado sobre la asignación de recursos. Para organizaciones que avanzan más allá de la experimentación con una sola GPU hacia sistemas de producción multinodo, Ray ofrece el camino más directo hacia infraestructura de IA escalable.
Por qué Ray para infraestructura de IA
Ray surgió del RISELab de UC Berkeley para abordar los desafíos específicos de las cargas de trabajo de IA distribuidas que frameworks tradicionales como Apache Spark manejan deficientemente:
Requisitos de cargas de trabajo de IA
Computación heterogénea: Los pipelines de IA mezclan procesamiento de datos intensivo en CPU con entrenamiento e inferencia acelerados por GPU. Ray soporta nativamente la asignación heterogénea de recursos, programando tareas a través de CPUs y GPUs según lo demanden las cargas de trabajo.³
Paralelismo de grano fino: El entrenamiento de deep learning requiere coordinar gradientes entre workers, gestionar el estado del modelo y manejar fallos de manera elegante. Las abstracciones de tareas y actores de Ray proporcionan las primitivas necesarias para estos patrones.
Computación con estado: A diferencia de los frameworks estilo MapReduce, las cargas de trabajo de IA a menudo mantienen estado entre iteraciones. Los actores de Ray persisten estado entre invocaciones, soportando patrones como servidores de parámetros y agentes de aprendizaje por refuerzo.
Baja latencia: La inferencia en tiempo real y la búsqueda de hiperparámetros requieren programación de tareas en microsegundos. Ray alcanza millones de tareas por segundo con latencia inferior al milisegundo—un orden de magnitud más rápido que Spark para estos patrones.⁴
Comparación con alternativas
Apache Spark: Optimizado para procesamiento de datos por lotes con SQL y DataFrames. Destaca en ETL, ingeniería de características y análisis sobre datos estructurados. Menos adecuado para cargas de trabajo GPU, computación con estado y requisitos de baja latencia.⁵
Dask: Computación distribuida nativa de Python con APIs de DataFrame y arrays. Más ligero que Spark pero carece del modelo de actores de Ray y las bibliotecas específicas de ML.
Horovod: Enfocado específicamente en entrenamiento distribuido de deep learning. Menos flexible que Ray para cargas de trabajo de IA diversas pero más simple para escenarios de entrenamiento puro.
La ventaja de Ray: Un único framework maneja procesamiento de datos, entrenamiento, ajuste de hiperparámetros y servicio de inferencia. Los equipos evitan gestionar múltiples sistemas y la complejidad de integración entre ellos.
Adopción en producción
Organizaciones importantes ejecutan Ray en producción:⁶
- OpenAI: Coordinación del entrenamiento de ChatGPT
- Uber: Plataforma de ML distribuido
- Instacart: Columna vertebral de infraestructura ML
- Shopify: Cargas de trabajo ML en producción
- Ant Group: ML financiero a gran escala
Los clústeres Ray soportan oficialmente hasta 2,000 nodos, habilitando la escala requerida para entrenamiento de modelos de frontera e inferencia de alto volumen.
Arquitectura de Ray
Abstracciones fundamentales
Ray proporciona dos abstracciones fundamentales para computación distribuida:
Tareas (Tasks): Funciones sin estado ejecutadas remotamente. Ray programa automáticamente las tareas a través de workers disponibles, maneja fallos y devuelve resultados.
import ray
ray.init()
@ray.remote
def process_batch(data):
# Se ejecuta en cualquier worker disponible
return transform(data)
# Ejecutar en paralelo
futures = [process_batch.remote(batch) for batch in batches]
results = ray.get(futures)
Actores (Actors): Objetos con estado distribuidos a través del clúster. Cada actor mantiene estado entre llamadas a métodos, habilitando patrones como servicio de modelos, servidores de parámetros y entornos de juegos.
@ray.remote
class ModelServer:
def __init__(self, model_path):
self.model = load_model(model_path)
def predict(self, input_data):
return self.model(input_data)
# Crear instancia del actor
server = ModelServer.remote("model.pt")
# Llamar métodos remotamente
prediction = ray.get(server.predict.remote(data))
Arquitectura del clúster
Los clústeres Ray consisten en un nodo principal y nodos worker:
Nodo principal (Head node): Ejecuta el Global Control Store (GCS) que gestiona el estado del clúster, el directorio de objetos que rastrea ubicaciones de datos y el programador que coordina la colocación de tareas.
Nodos worker: Ejecutan tareas y actores. Cada worker ejecuta un daemon Raylet que maneja la programación local y gestión de objetos.
Almacén de objetos: Memoria compartida distribuida que permite paso de datos sin copia entre tareas en el mismo nodo y serialización eficiente entre nodos.
Gestión de recursos
Ray gestiona recursos heterogéneos explícitamente:
@ray.remote(num_cpus=4, num_gpus=1)
def train_step(model, data):
# Garantizados 4 CPUs y 1 GPU
return model.train(data)
Los recursos personalizados permiten programación de grano fino:
# Solicitar hardware específico
@ray.remote(resources={"TPU": 1})
def tpu_inference(data):
return run_on_tpu(data)
Bibliotecas de IA de Ray
Ray incluye bibliotecas diseñadas específicamente para cargas de trabajo comunes de IA:
Ray Train
Abstracción de entrenamiento distribuido que soporta PyTorch, TensorFlow y otros frameworks:
from ray.train.torch import TorchTrainer
from ray.train import ScalingConfig
def train_func():
# Código de entrenamiento PyTorch estándar
model = MyModel()
for epoch in range(10):
train_epoch(model)
trainer = TorchTrainer(
train_loop_per_worker=train_func,
scaling_config=ScalingConfig(
num_workers=8,
use_gpu=True
),
)
result = trainer.fit()
Capacidades clave:⁷ - Escalar de una sola GPU a clústeres multinodo con cambio de 2 líneas de código - Carga de datos distribuida automática y sincronización de gradientes - Gestión de checkpoints y recuperación ante fallos - Integración con PyTorch Lightning, Hugging Face Transformers y DeepSpeed
Ray Tune
Optimización de hiperparámetros distribuida:
from ray import tune
from ray.tune.schedulers import ASHAScheduler
def training_function(config):
model = build_model(config["learning_rate"], config["batch_size"])
for epoch in range(100):
loss = train_epoch(model)
tune.report(loss=loss)
analysis = tune.run(
training_function,
config={
"learning_rate": tune.loguniform(1e-4, 1e-1),
"batch_size": tune.choice([32, 64, 128])
},
scheduler=ASHAScheduler(metric="loss", mode="min"),
num_samples=100,
)
Ray Tune proporciona: - Ejecución paralela de pruebas a través del clúster - Parada temprana con ASHA, Population-Based Training y otros programadores - Integración con Optuna, HyperOpt y otras bibliotecas de optimización - Checkpointing y reanudación
Ray Serve
Servicio de modelos en producción con autoescalado:
from ray import serve
@serve.deployment(num_replicas=2, ray_actor_options={"num_gpus": 1})
class LLMDeployment:
def __init__(self):
self.model = load_llm()
async def __call__(self, request):
prompt = await request.json()
return self.model.generate(prompt["text"])
serve.run(LLMDeployment.bind())
Capacidades de Ray Serve:⁸ - Autoescalado basado en tasa de solicitudes - Despliegues sin tiempo de inactividad - Composición de múltiples modelos y enrutamiento de solicitudes - API compatible con OpenAI para servicio de LLM - Reducción del 60% en tiempo hasta el primer token con enrutamiento consciente de prefijos⁹
Ray Data
Carga y preprocesamiento de datos distribuidos:
import ray
ds = ray.data.read_parquet("s3://bucket/data/")
ds = ds.map(preprocess)
ds = ds.filter(lambda x: x["label"] > 0)
# Convertir a PyTorch DataLoader
train_loader = ds.iter_torch_batches(batch_size=32)
Ray Data proporciona: - Ejecución en streaming para datasets grandes - Preprocesamiento acelerado por GPU - Integración con Ray Train para entrenamiento distribuido - Soporte nativo para datos de imagen, texto y tabulares
Despliegue en Kubernetes con KubeRay
Los despliegues de Ray en producción típicamente se ejecutan en Kubernetes usando KubeRay, el operador oficial de Kubernetes:¹⁰
Componentes de KubeRay
CRD RayCluster: Define la configuración del clúster incluyendo especificaciones de nodos principal y worker, políticas de autoescalado y requisitos de recursos.
apiVersion: ray.io/v1
kind: RayCluster
metadata:
name: ml-cluster
spec:
headGroupSpec:
rayStartParams:
dashboard-host: '0.0.0.0'
template:
spec:
containers:
- name: ray-head
image: rayproject/ray:2.52.0-py310-gpu
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
workerGroupSpecs:
- replicas: 4
minReplicas: 2
maxReplicas: 10
groupName: gpu-workers
rayStartParams: {}
template:
spec:
containers:
- name: ray-worker
image: rayproject/ray:2.52.0-py310-gpu
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
CRD RayJob: Envía trabajos a clústeres aprovisionados automáticamente. KubeRay crea el clúster, ejecuta el trabajo y opcionalmente elimina el clúster al completarse.
CRD RayService: Despliegues gestionados de Ray Serve con actualizaciones sin tiempo de inactividad y verificación de salud.
Mejores prácticas de producción
Imágenes de contenedor: Incorpore las dependencias en imágenes Docker publicadas en lugar de instalarlas en tiempo de ejecución. Esto asegura reproducibilidad y arranque más rápido.¹¹
Autoescalado: Habilite tanto el autoescalado de Ray (escalando workers dentro de un clúster) como el autoescalado de Kubernetes (escalando nodos del clúster):
spec:
enableInTreeAutoscaling: true
autoscalerOptions:
upscalingMode: Default
idleTimeoutSeconds: 60
Almacenamiento: Use volúmenes persistentes para checkpoints y almacenamiento compartido para datasets grandes:
volumes:
- name: shared-storage
persistentVolumeClaim:
claimName: ml-data-pvc
Monitoreo: Integre con Prometheus y Grafana para observabilidad:
metadata:
annotations:
prometheus.io/scrape: "true"
prometheus.io/port: "8080"
Despliegues específicos por nube
GKE: El add-on Ray en GKE proporciona clústeres Ray gestionados con aprovisionamiento automático e integración con servicios de Google Cloud.¹²
EKS: Despliegue KubeRay con Cluster Autoscaler o Karpenter para escalado de nodos. La integración con FSx for Lustre proporciona almacenamiento compartido de alto rendimiento.
AKS: Microsoft y Anyscale ofrecen Anyscale en Azure como servicio de primera categoría accesible desde Azure Portal.¹³
Ray gestionado con Anyscale
Anyscale, la empresa fundada por los creadores de Ray, ofrece despliegues de Ray gestionados:
Plataforma Anyscale
Clústeres gestionados: Clústeres Ray de grado de producción con escalado automático, tolerancia a fallos y monitoreo sin gestión de infraestructura.
Runtime RayTurbo: Mejoras de rendimiento propietarias que ofrecen mayor resiliencia, rendimiento más rápido y menor costo en comparación con Ray de código abierto.¹⁴
Características empresariales: Control de acceso basado en roles, registro de auditoría, peering VPC y certificaciones de cumplimiento.
Asociaciones en la nube
CoreWeave: Anyscale BYOC (Bring Your Own Cloud) se despliega directamente en cuentas de clientes de CoreWeave a través de CoreWeave Kubernetes Service.¹⁵
Azure: Servicio Anyscale de primera categoría disponible en Azure Portal con integración nativa.
AWS: Anyscale opera en AWS con integración en servicios AWS existentes.
Cuándo usar Anyscale
**Considere Anysc
[Contenido truncado para traducción]
