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# milestones
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通过以下几个里程碑来梳理和分析确认可行性，最终目标是产出一套基于Native Ray集群（无k8s底座）的verl 训练平台，支持多用户，运行各类verl任务，提高整体集群的资源利用效率，并且能够通过监测系统进行观察和资源统计，监控报警。未来形成运维SOP后，接入运维智能体，执行自动化运维。
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- Workload
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- ppo on ray
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- grpo on ray
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- sft on ray 可行性
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- model serving on ray
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- customize code 自定义代码，任意verl example 提交代码
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- 自定义reward function
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- 同时多verl版本支持，同时跑不同的ray任务，但是使用不同版本的verl，甚至是用户魔改版本
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- Ray Job管理
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- 通过python api提交，而不是通过ray cli提交
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- 任务排队机制。无优先级，多个pending job谁先满足资源就谁先执行。
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- 【确认支持】gang scheduling (all or nothing), 指定好trainer.nnodes和trainer.n_gpus_per_node参数，不满足就pending。
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- 无配额管理、公平调度等特性。
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- Ray本身不支持任务超时参数，需要单独job监控，发现超时才停止。
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- Pipeline管理【高级, 暂不实现】
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- 提供对Ray Job进一步封装，串联多个Ray Job，自动完成训练，模型合并等job串联
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- 可观测性 Observability
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- 测试本地部署 weight and bias server 可行性，如何集成现有job流程
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- 测试部署 prometheus & grafana，对ray节点进行监测
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- job监控，哪些job使用了多少资源，跑了多长时间，资源利用率是否充分，是否空占着GPU
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- 数据、模型存储管理
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- shared dataset管理：所有用户共享的hf数据集
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- hf 模型管理：所有用户共享的hf 基座模型库
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- user dataset 管理: 用户独自的数据集管理
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- user 模型管理：用户独自的模型管理，保存训练好的模型
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- job 作业数据管理，作业产出物，临时目录数据
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- user management：用户可以通过统一界面来管理自己是user dataset/model space和自己运行的job的临时目录，从而灵活组织任务流水线，提供灵活的文件查看方式
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- 网络
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- 确认是否支持IB(H100环境)，以及RoCEv2（H20环境），需要怎样配置
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