Ray中shutdown()函数的使用案例

shutdown() 函数在 Ray 中用于关闭 Ray cluster，它会停止 Ray 的所有后台进程。shutdown() 函数的使用案例如下：

import ray

ray.init()

# 执行并行计算任务...
# ...

# 关闭 Ray cluster
ray.shutdown()

在上述示例中，我们首先使用 ray.init() 函数初始化 Ray cluster，然后执行并行计算任务，最后使用 ray.shutdown() 函数关闭 Ray cluster。

以下是一个更详细的使用案例，用于演示更复杂的情况。

import ray
import time

@ray.remote
def task():
    time.sleep(1)
    return "Task completed."

ray.init()

# 启动多个并行任务
tasks = [task.remote() for _ in range(10)]

completed_tasks = 0

while completed_tasks < 10:
    # 等待已完成的任务
    completed_tasks += len(ray.wait(tasks, num_returns=10-completed_tasks)[0])
    print(completed_tasks, "tasks completed")

# 关闭 Ray cluster
ray.shutdown()

上述示例中，我们首先定义了一个远程函数 task()，该函数模拟了一个耗时 1 秒的并行任务。然后，我们使用 ray.init() 函数初始化 Ray cluster。

接下来，我们启动了 10 个并行任务，并使用 ray.wait() 函数等待这些任务完成。在每一轮循环中，我们检查已完成任务的数量，直到完成了所有的任务。

最后，我们使用 ray.shutdown() 函数关闭 Ray cluster。

总结起来，shutdown() 函数在 Ray 中用于关闭 Ray cluster。使用 shutdown() 函数可以确保 Ray cluster 在使用完毕后被正常关闭，防止资源浪费和后台进程占用问题。