dstack

Qu'est-ce que dstack ?

dstack est un moteur d'orchestration de conteneurs d'IA open-source conçu pour rationaliser les processus de développement, d'entraînement et d'inférence pour les équipes d'apprentissage automatique (ML). Il offre un plan de contrôle unifié pour le provisionnement et l'orchestration des GPU dans divers environnements, notamment le cloud, Kubernetes et l'infrastructure sur site. En réduisant les coûts et en empêchant le verrouillage du fournisseur, dstack permet aux équipes de ML de se concentrer sur la recherche et le développement plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.

Comment fonctionne dstack ?

dstack fonctionne comme une couche d'orchestration qui simplifie la gestion de l'infrastructure d'IA. Il s'intègre nativement aux principaux clouds GPU, automatisant le provisionnement des clusters et l'orchestration des charges de travail. Il prend également en charge Kubernetes et les flottes SSH pour la connexion aux clusters sur site. Les fonctionnalités clés incluent :

• Orchestration GPU: Gère efficacement les ressources GPU dans différents environnements.
• Environnements de développement: Permet une connexion facile des IDE de bureau à de puissants GPU cloud ou sur site.
• Points de terminaison de service évolutifs: Facilite le déploiement de modèles en tant que points de terminaison sécurisés, à mise à l'échelle automatique et compatibles avec OpenAI.

dstack est compatible avec tout matériel, outils open-source et frameworks, offrant flexibilité et évitant le verrouillage du fournisseur.

Principales caractéristiques de dstack

• Plan de contrôle unifié: Fournit une interface unique pour gérer les ressources GPU dans différents environnements.
• Intégration native avec les clouds GPU: Automatise le provisionnement des clusters et l'orchestration des charges de travail avec les principaux fournisseurs de clouds GPU.
• Prise en charge de Kubernetes et des flottes SSH: Se connecte aux clusters sur site à l'aide de Kubernetes ou des flottes SSH.
• Environnements de développement: Simplifie la boucle de développement en permettant la connexion aux GPU cloud ou sur site.
• Points de terminaison de service évolutifs: Déploie des modèles en tant que points de terminaison sécurisés, à mise à l'échelle automatique, compatibles avec OpenAI.
• Tâches à nœud unique et distribuées: Prend en charge les expériences à instance unique et l'entraînement distribué multi-nœuds.

Pourquoi choisir dstack ?

dstack offre plusieurs avantages intéressants pour les équipes de ML :

• Réduction des coûts: Réduit les coûts d'infrastructure de 3 à 7 fois grâce à une utilisation efficace des ressources.
• Prévention du verrouillage du fournisseur: Fonctionne avec tout matériel, outils open-source et frameworks.
• Gestion simplifiée de l'infrastructure: Automatise le provisionnement des clusters et l'orchestration des charges de travail.
• Flux de travail de développement amélioré: Rationalise la boucle de développement avec des environnements de développement faciles à utiliser.

Selon les témoignages des utilisateurs :

• Wah Loon Keng, Sr. AI Engineer @Electronic Arts : "Avec dstack, les chercheurs en IA chez EA peuvent lancer et mettre à l'échelle des expériences sans toucher à l'infrastructure."
• Aleksandr Movchan, ML Engineer @Mobius Labs : "Grâce à dstack, mon équipe peut accéder rapidement à des GPU abordables et rationaliser nos flux de travail, des tests et du développement au déploiement d'applications à grande échelle."

Comment utiliser dstack ?

1. Installation: Installez dstack via uv tool install "dstack[all]".
2. Configuration: Configurez les backends ou les flottes SSH.
3. Ajout d'équipe: Ajoutez votre équipe à l'environnement dstack.

dstack peut être déployé n'importe où avec l'image Docker dstackai/dstack.

À qui s'adresse dstack ?

dstack est idéal pour :

• Les équipes de ML cherchant à optimiser l'utilisation des ressources GPU.
• Les organisations cherchant à réduire les coûts d'infrastructure.
• Les chercheurs en IA nécessitant des environnements évolutifs et flexibles pour l'expérimentation.
• Les ingénieurs visant à rationaliser leur flux de travail de développement ML.

Quelle est la meilleure façon d'orchestrer les conteneurs d'IA ?

dstack se distingue comme une solution de premier plan pour l'orchestration de conteneurs d'IA, offrant une approche transparente, efficace et rentable de la gestion des ressources GPU dans divers environnements. Sa compatibilité avec Kubernetes, les flottes SSH et l'intégration native avec les principaux clouds GPU en font un choix polyvalent pour toute équipe de ML cherchant à améliorer la productivité et à réduire les frais généraux de l'infrastructure.