pms-ray-cluster 1.5.4

repos for pms ray cluster

PMS Ray Cluster: Distributed Computing Infrastructure

pms-ray-cluster는 Ray Cluster 컨테이너 생성을 위한 이미지 빌드 리포지토리입니다. 과거 별도의 패키지도 존재했지만 pms의 버전이 업데이트 되면서 패키지는 더 이상 사용하지 않습니다.

🚀 Key Engineering Features

• Multi-Environment Cluster Provisioning
  • On-Premise (Docker Compose): docker-compose.head.yaml, worker.gpu.yaml, worker.npu.yaml 등 노드 역할과 하드웨어 타겟에 따라 컴포즈 파일을 세분화하여, 로컬 또는 폐쇄망 환경에서도 손쉽게 스케일 아웃이 가능합니다.
• Custom Hardware-Accelerated Images
  • 공식 Ray 이미지의 한계를 넘어, 미디어 파이프라인과 AI 추론에 최적화된 커스텀 Dockerfile(Dockerfile.trt, Dockerfile.onprem, Dockerfile.basic)을 제공합니다.
  • TensorRT 런타임, 비디오 디코딩 패키지, NPU 드라이버 등 필수 의존성이 사전 빌드되어 노드 프로비저닝 속도를 극대화합니다.

📁 Architecture & Directory Structure

pms_ray_cluster_main/
├── pms_ray_cluster/            # 더 이상 사용하지 않음!
├── docker/                     # 커스텀 Ray Worker 노드 이미지 빌드 명세
│   ├── Dockerfile.basic        # 범용 CPU/기본 워커 이미지
│   ├── Dockerfile.trt          # 고성능 추론용 TensorRT 탑재 워커 이미지
│   └── Dockerfile.onprem       # 온프레미스/폐쇄망 전용 독립 워커 이미지
├── asset/                      # 더 이상 사용하지 않음!
├── prometheus/                 # 더 이상 사용하지 않음!
└── docker-compose.*.yaml       # 온프레미스 및 로컬 개발용 컴포즈 파일 모음 (Head, CPU, GPU, NPU)

🛠 Tech Stack

• Distributed Computing: Ray
• Infrastructure & Orchestration: Docker, Docker Compose
• Hardware Targets: NVIDIA GPU (TensorRT), Furiosa NPU, Multi-core CPU

📦 Getting Started

1. Run Cluster Locally or On-Premise

Docker Compose를 조합하여 원하는 규모와 하드웨어 스펙의 클러스터를 기동합니다.

# 1. Ray Head 노드 실행
docker-compose -f docker-compose.head.yaml up -d # CPU Node
docker-compose -f docker-compose.head.yaml -f docker-compose.head.gpu.yaml up -d # GPU Node

# 2. 워크로드에 맞는 Worker 노드 추가 (스케일 아웃 가능)
docker-compose -f docker-compose.worker.yaml up -d # CPU Node
docker-compose -f docker-compose.worker.yaml -f docker-compose.worker.gpu.yaml up -d  # GPU Node
docker-compose -f docker-compose.worker.yaml -f docker-compose.worker.npu.yaml up -d  # NPU Node