Управление зависимостями в Python всегда было одной из самых проблемных задач для разработчиков, особенно когда речь идет о распределённых вычислениях в масштабных кластерах. Сложности возрастают, когда необходимо обеспечить одинаковую среду исполнения на каждом узле, чтобы избежать конфликтов версий и проблем с совместимостью. Традиционные подходы, такие как контейнеризация, хоть и решают многие проблемы, связывают разработчиков с медленными циклам разработки и усложняют деплой. Новое партнерство между uv — инновационным пакетным менеджером, ориентированным на скорость и удобство — и Ray, мощным движком для распределённых вычислений и приложений на Python, предлагает принципиально иной подход к решению этой задачи. В данной статье мы подробно рассмотрим, каким образом интеграция uv и Ray переворачивает представления о том, как управлять зависимостями Python в кластерах, ускоряет разработку и упрощает процесс поддержки приложений в продакшене.
Uv – это современный пакетный менеджер для Python, который призван устранить проблемы с зависимостями, ускорить установку пакетов и предоставить стабильное окружение для разработки. Ключевым преимуществом uv является то, что он позволяет упаковaть всю среду исполнения, включая сам интерпретатор Python, избавляя от необходимости самостоятельно настраивать окружение. Это особенно важно в кластерах, где разные узлы могут иметь разную базовую конфигурацию. Благодаря написанию на Rust uv достигает чрезвычайно высокой скорости работы, быстро скачивает и кэширует пакеты локально, устраняет дублирование зависимостей между средами и intelligently использует жесткие ссылки для экономии дискового пространства. Помимо скорости uv ориентирован на совместимость с современными стандартами Python: поддержка pyproject.
toml, кроссплатформенные lock-файлы, редактируемые пакеты и управление переменными среды обеспечивают гибкость и удобство использования как для простых, так и для сложных проектов. Ray, в свою очередь, ориентирован на создание распределённых приложений на Python. Он упрощает запуск параллельных и распределённых задач, подходя особенно хорошо для искусственного интеллекта, анализа данных и масштабируемых веб-сервисов. Одной из важнейших функций Ray является runtime environment — возможность задавать окружение исполнения прямо в коде, гарантируя, что все узлы кластера работают в идентичной среде. Интеграция uv с Ray реализована через новый плагин py_executable у Ray, который позволяет указать, какой Python интерпретатор (с параметрами запуска) будет использоваться на узлах.
В случае uv используется команда uv run с параметрами запуска драйвера, тем самым синхронизируя окружения главного процесса и воркеров. Ключевой особенностью является автоматическое распространение рабочей директории приложения и файла pyproject.toml на все узлы, что обеспечивает одинаковые зависимости и код для каждого процесса в кластере. Практическое применение этой связки значительно упрощает жизнь разработчика. Например, запуская простой скрипт с зависимостью emoji через uv run, Ray автоматически выполнит все задачи на нужном количестве воркеров с одинаковыми библиотеками.
Это значит, что вам не нужно вручную создавать и распространять контейнеры, пересобирать окружения или бояться рассинхронизации версий. При изменении зависимостей вы просто обновляете проект и запускаете uv run, а Ray позаботится о корректной и быстрой синхронизации окружений по всем узлам. Для более сложных сценариев, таких как пакетный запуск AI моделей с использованием Ray Data и интеграции c LLM (Large Language Models) через vLLM, uv опять показывает себя практически незаменимым инструментом. Создание pyproject.toml с нужными зависимостями и запуск приложений с uv позволят развернуть связанные с обработкой больших данных и сложных моделей окружения буквально в считанные минуты.
Кроме того, uv предоставляет возможности работы с приватными токенами Hugging Face через файлы .env, а также поддерживает редактируемые локальные зависимости, что облегчает разработку и отладку. Немаловажен и вопрос производительности: uv кэширует зависимости, оптимизирует хранение за счет жёстких ссылок и поддерживает параллельную установку пакетов. В результате, даже при масштабных изменениях и больших проектах, время на поднятие среды существенно снижается — что ранее являлось настоящей головной болью разработчиков. При использовании uv с Ray в рамках Ray Job или Ray Serve, запуск сервисов становится интуитивно понятным и унифицированным.
Благодаря одному и тому же py_executable и единому рабочему каталогу разработчики получают уверенность, что их сервисы, актеры и задачи исполняются в идентичных условиях, что повышает надежность и предсказуемость поведения приложений. Стоит отметить, что uv отлично дополняет существующие практики управления зависимостями. Использование lock-файлов гарантирует фиксированные версии пакетов, предотвращая неожиданные обновления, а возможность конвертации requirements.txt в pyproject.toml способствует интеграции с устоявшимися проектами.
Кроме того, опция подключения системного Python через переменную UV_SYSTEM_PYTHON позволяет гибко сочетать uv с существующими настройками окружений. Несмотря на видимые преимущества, есть сценарии, где uv пока не является идеальным решением. Крупные корпоративные проекты с множеством различных менеджеров пакетов, бинарников и сложных зависимостей часто требуют иных подходов. Для таких случаев Anyscale разрабатывает альтернативный инструмент на базе OCI-совместимого контейнерного рантайма, который также ориентирован на быстрое развертывание и эффективное управление сложными зависимостями. Тем не менее, уже сегодня комбинация uv и Ray предлагает мощный и удобный инструмент для большинства современных задач распределенной разработки на Python.
Она минимизирует риски ошибок из-за версионных конфликтов, ускоряет циклы разработки и облегчает сопровождение кластерных систем. Плавная интеграция uv в экосистему Ray является значительным шагом к упрощению жизни разработчиков, стремящихся к быстрому, надежному и масштабируемому запуску своих приложений. Интерес к проектам uv и его интеграции с Ray активно растет в сообществе открытого исходного кода. Пользователи уже вносят предложения по улучшению и выявляют новые сценарии применения, что способствует постоянному развитию и улучшению инструментов. Благодаря поддержке команды Anyscale и открытости проектов, эти инструменты быстро адаптируются под потребности пользователей и предлагают инновационные возможности для работы с Python в кластерах.
В заключение, uv и Ray представляют собой современное решение задачи управления Python-зависимостями в распределённых системах. Их совместная работа позволяет разработчикам фокусироваться на создании бизнес-логики и моделей, вместо решения технических проблем со средами исполнения. Этот союз не только облегчает жизнь инженерам, но и значительно повышает эффективность и надежность распределённых приложений, открывая новые горизонты для масштабируемой разработки и внедрения инноваций.
