我想在ray中监视各个任务的进度以及实时的cpu占用率，并将cpu占用率绘制成曲线图

在 Ray 中，可以使用 `ray.timeline()` 函数来记录任务的执行情况以及 CPU 的占用率信息，并将其导出为 JSON 格式。您可以使用 `ray.timeline()` 函数的 `file_path` 参数来设置导出的文件路径。然后，您可以使用第三方库（如 `pandas` 和 `matplotlib`）来读取导出的 JSON 文件，并将 CPU 占用率绘制成曲线图。

下面是一个示例代码片段，演示如何使用 `ray.timeline()` 函数来记录任务的执行情况以及 CPU 的占用率信息，并将 CPU 占用率绘制成曲线图：

import ray
import time
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

ray.init()

# 定义一个任务函数
@ray.remote
def my_task():
    for i in range(10):
        # 这里是任务代码
        time.sleep(1)
    
    return "done"

# 创建一组任务
tasks = [my_task.remote() for i in range(10)]

# 等待所有任务完成
ray.wait(tasks)

# 导出时间线数据
ray.timeline(file_path="/tmp/timeline.json")

# 读取时间线数据
df = pd.read_json("/tmp/timeline.json", lines=True)

# 绘制 CPU 占用率曲线图
plt.plot(df["timestamp"], df["cpu_utilization"])
plt.xlabel("Time (seconds)")
plt.ylabel("CPU utilization (%)")
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个包含 10 个任务的列表 `tasks`，并等待所有任务完成。然后，我们使用 `ray.timeline()` 函数来导出时间线数据，并将其保存到 `/tmp/timeline.json` 文件中。接下来，我们使用 `pandas` 库来读取导出的 JSON 文件，并将其转换为一个数据帧对象 `df`。最后，我们使用 `matplotlib` 库来绘制 CPU 占用率曲线图，并将其输出到屏幕上。

需要注意的是，时间线数据的导出可能会对性能产生一定的影响。因此，导出时间线数据应该在实验调试阶段进行，不应该在生产环境中频繁使用。