使用Ray库中的async_trainable装饰器，以异步方式在多台机器上进行训练。以下是一个简单的示例：

import ray
from ray.experimental.async_descent import async_trainable

@async_trainable
def train(config, reporter):
    # 模型训练代码
    ...

ray.init()
config = {...} # 训练配置
num_workers = 4 # 训练使用机器的数量

# 启动异步训练
task = train.options(num_workers=num_workers).remote(config)

# 监视训练进展
while not ray.get(task.is_finished.remote()):
    print(ray.get(task.get_metrics.remote()))
    time.sleep(10)

这里的train函数是使用async_trainable装饰器定义的。装饰器将函数转换为异步可训练的函数，它的输入参数为训练配置和reporter对象。在训练过程中，reporter对象可以使用report函数向Ray报告训练进展。

在启动异步训练之前，需要使用ray.init()方法初始化Ray环境。然后，将配置和训练机器的数量传递给train.options()方法，并在remote()中启动任务。最后，我们可以使用task对象的is_finished.remote()和get_metrics.remote()方法监视训练进展。