高级主题# 本节涵盖了如何使用 Ray 的扩展主题。 首次用户提示 提示 1: 延迟 ray.get() 提示 2：避免微小任务 提示 3：避免将同一对象重复传递给远程任务 提示 4：管道数据处理 开始使用 Ray 什么是 Ray 运行时？ 在单台机器上启动 Ray 通过CLI启动Ray（ray start） 启动一个 Ray 集群 (ray up) 接下来是什么？ 光线生成器 入门 错误处理 从Actor任务生成的生成器 使用 Ray 生成器与 asyncio 对象引用的垃圾回收 容错 取消 如何在不阻塞线程的情况下等待生成器（兼容 ray.wait 和 ray.get） 线程安全 限制 使用命名空间 为命名角色指定命名空间 匿名命名空间 获取当前命名空间 跨语言编程 设置驱动程序 Python 调用 Java Java 调用 Python 跨语言数据序列化 跨语言异常堆栈 使用 Jupyter Notebooks 和 JupyterLab 设置笔记本 使用 Ray DAG API 的惰性计算图 Ray DAG 与函数 Ray DAG 与类和类方法 带有自定义 InputNode 的 Ray DAG 带有多个 MultiOutputNode 的 Ray DAG 在 DAG 中重用 Ray 执行者 更多资源 杂项主题 动态远程参数 重载函数 检查集群状态 节点信息 资源信息 运行大型 Ray 集群 调整操作系统设置 最大打开文件数 ARP 缓存 调整 Ray 设置 基准测试 在 runtime_env 中验证远程 URI 远程URI的认证 在虚拟机上运行：netrc 文件 在 KubeRay 上运行：使用 netrc 的秘密 用户生成进程的生命周期 用户启动的进程在工作进程退出时被终止 启用该功能 ⚠️ 注意：核心工作进程现在会收割僵尸进程，如果你需要 waitpid，请切换回来。 在底层