fsspec-bosfs 对象存储（BOS）
示例：Ray Ray是一个分布式的Python开源库，能帮助用户将自己的程序快速分布式化。在Ray之上运行的PyTorch、TensorFlow等训练器可以利用Ray的特性，在异构集群上做数据预处理、分布式训练，还可以使用Ray Data并行化进行数据加载、预处理和训练。 在Ray上，通过fsspec接口可以直接访问bos上的数据并解析。
附录 - 百度千帆·数据智能平台DataBuilder | 百度智能云文档
字段名 字段类型 字段说明 taskParam RayTaskTaskParam Ray任务参数类型 RayTaskTaskParam 字段名 类型 说明 codePath string 工作区内Ray任务程序代码路径 entryPoint string Ray任务入口命令，形如 python my_task.py runtimeEnv TaskEnvVar[] key-value格式的运行环境变量列表
查询指定实例的模块 - 百度千帆·数据智能平台DataBuilder | 百度智能云文档
quot;, 15 "modules": [ 16 { 17 "name": "ray-cluster-compute-84cb-30f0d999e827-head-jshv9", 18 "type": "head" 19 }, 20 { 21 "name": "ray-cluster-compute
常见问题 - 百度千帆·数据智能平台DataBuilder | 百度智能云文档
Ray任务、算子，其中Ray任务目前主要是离线上传的工程文件。
获取工作流 - 百度千帆·数据智能平台DataBuilder | 百度智能云文档
ot;desc", 19 "clusterList": [ 20 { 21 "clusterId": "compute_9c2f_90d67c4011ed", 22 "engineType": "RAY
工作流 - 百度千帆·数据智能平台DataBuilder | 百度智能云文档
执行资源 信息项 说明 引擎来源 可选范围为RAY/DORIS/SPARK。任务运行时将使用工作流任务所属项目绑定资源组中的数据处理实例或分析与AI搜索实例，请确保已配置相关资源。 Ray任务 单击Ray组件，右侧查看详细信息，包括基本信息和执行资源。 基本信息 基本信息项 说明 任务节点名称 展示当前任务节点的名称，可对名称进行修改。 任务节点 任务节点的唯一标识。 任务组件 Ray任务。
功能发布记录（2025年） - 百度千帆·数据智能平台DataBuilder | 百度智能云文档
工作流 2025年10月 发布时间 功能名称 发布地域 功能描述 相关文档 10.31 计算实例 保定、北京、成都、苏州 Ray、Spark数据处理常驻实例新增监控告警功能。 计算实例 10.31 元数据 保定、北京、成都、苏州 Iceberg建表功能优化，可视化配置与DDL编辑支持双向同步；数据血缘新增支持Ray引擎的血缘解析；提供标准 Iceberg REST Catalog API。
快速上手 - 百度千帆·数据智能平台DataBuilder | 百度智能云文档
第三步 创建计算资源 进入工作空间，创建Ray计算资源，选择已经创建的VPC网络，指定GPU规格。 第四步 创建数据卷 创建数据卷 进入工作空间，创建两个数据卷，一个用于源端数据存储，另一个用于目标端数据存储，在元数据下逐级创建目录 -> 库 -> 数据卷。 上传视频 在已经创建的源端数据存储数据卷下，上传用户本地的一个小视频。
强化学习训练加速 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
start --head 25 ray job submit --address = http://127.0.0.1:8265 \ 26 --runtime-env-json = '{ working_dir : /workspace/AIAK-RLHF }' \ 27 -- python3 examples/train_ppo_ray_optim.py \ 28 --num_nodes
修改工作流 - 百度千帆·数据智能平台DataBuilder | 百度智能云文档
rId": "clusterId", 15 "engineType": "type", 16 "clusterType": "type" 17 } 18 ], 19 "rayTask
