我有一個相當大的 Python 程序（~800 行），它具有以下結構：設置說明，我在其中處理用戶提供的輸入文件并定義對程序執行具有全局性的變量/對象。主要功能，它利用前面的設置階段并調用程序的主要附加功能。附加函數可以是主要的，因為它們被主函數直接調用，或者是次要的，因為它們只被主要的附加函數調用。我處理 main 函數結果的最后幾行代碼。該程序是大規模并行的，因為主函數的每次執行都獨立于前一個和下一個。因此，我使用 Ray 在集群中的多個工作節點上并行執行主要功能。操作系統是 CentOS Linux release 8.2.2004 (Core)，集群執行 PBS Pro 19.2.4.20190830141245。我正在使用 Python 3.7.4、Ray 0.8.7 和 Redis 3.4.1。我在 Python 腳本中有以下內容，foo主要功能在哪里：@ray.remote(memory=2.5 * 1024 * 1024 * 1024)def foo(locInd):    # Main functionif __name__ == '__main__':    ray.init(address='auto', redis_password=args.pw,             driver_object_store_memory=10 * 1024 * 1024 * 1024)    futures = [foo.remote(i) for i in zip(*np.asarray(indArr == 0).nonzero())]    waitingIds = list(futures)    while len(waitingIds) > 0:        readyIds, waitingIds = ray.wait(            waitingIds, num_returns=min([checkpoint, len(waitingIds)]))        for r0, r1, r2, r3, r4, r5, r6, r7 in ray.get(readyIds):            # Process results            indArr[r0[::-1]] = 1            nodesComplete += 1    ray.shutdown()以下是我用來啟動 Ray 的說明# Head node/path/to/ray start --head --port=6379 \--redis-password=$redis_password \--memory $((120 * 1024 * 1024 * 1024)) \--object-store-memory $((20 * 1024 * 1024 * 1024)) \--redis-max-memory $((10 * 1024 * 1024 * 1024)) \--num-cpus 48 --num-gpus 0只要我處理足夠小的數據集，一切都會按預期運行。盡管如此，執行會產生以下警告2020-08-17 17:16:44,289 警告 worker.py:1134 -- 警告：腌制時遠程函數的__main__.foo大小為 220019409。它將存儲在 Redis 中，這可能會導致內存問題。這可能意味著它的定義使用了一個大數組或其他對象。2020-08-17 17:17:10,281 WARNING worker.py:1134 -- 這個 worker 被要求執行一個它沒有注冊的函數。您可能需要重新啟動 Ray。關于我如何向 Ray 描述程序，我顯然做錯了什么。我有 Scipy Interpolator 對象，我認為它們是全局的，但是，正如在這個 GitHub線程中已經指出的那樣，我應該調用ray.put它們。問題是我遇到了這些ValueError: buffer source array is read-only我不知道如何診斷的問題。另外，我不確定是否應該用主要功能裝飾所有功能@ray.remote或只裝飾主要功能。我想我可以@ray.remote(num_cpus=1)為所有附加功能做，因為它實際上只應該是并行執行的主要功能，但我不知道這是否有意義。