dstack

dstackとは？

dstackは、機械学習（ML）チームの開発、トレーニング、推論プロセスを効率化するために設計されたオープンソースのAIコンテナオーケストレーションエンジンです。クラウド、Kubernetes、オンプレミスインフラストラクチャなど、さまざまな環境にわたるGPUプロビジョニングとオーケストレーションのための統一されたコントロールプレーンを提供します。dstackは、コストを削減し、ベンダーロックインを防ぐことで、MLチームがインフラストラクチャ管理ではなく、研究開発に集中できるようにします。

dstackの仕組み

dstackは、AIインフラストラクチャの管理を簡素化するオーケストレーションレイヤーとして機能します。主要なGPUクラウドとネイティブに統合し、クラスタプロビジョニングとワークロードオーケストレーションを自動化します。また、オンプレミスクラスタへの接続のためにKubernetesおよびSSHフリートをサポートします。主な機能は次のとおりです。

• GPUオーケストレーション： さまざまな環境にわたってGPUリソースを効率的に管理します。
• 開発環境： デスクトップIDEを強力なクラウドまたはオンプレミスGPUに簡単に接続できます。
• スケーラブルなサービスエンドポイント： モデルを安全で自動スケーリング可能なOpenAI互換のエンドポイントとして簡単にデプロイできます。

dstackは、あらゆるハードウェア、オープンソースツール、フレームワークと互換性があり、柔軟性を提供し、ベンダーロックインを回避します。

dstackの主な機能

• 統一されたコントロールプレーン： さまざまな環境にわたってGPUリソースを管理するための単一のインターフェイスを提供します。
• GPUクラウドとのネイティブ統合： 主要なGPUクラウドプロバイダーとのクラスタプロビジョニングとワークロードオーケストレーションを自動化します。
• KubernetesおよびSSHフリートのサポート： KubernetesまたはSSHフリートを使用してオンプレミスクラスタに接続します。
• 開発環境： クラウドまたはオンプレミスGPUへの接続を可能にすることで、開発ループを簡素化します。
• スケーラブルなサービスエンドポイント： モデルをOpenAIと互換性のある安全で自動スケーリング可能なエンドポイントとしてデプロイします。
• シングルノードおよび分散タスク： シングルインスタンスの実験とマルチノードの分散トレーニングの両方をサポートします。

dstackを選ぶ理由

dstackは、MLチームにいくつかの魅力的なメリットを提供します。

• コスト削減： 効率的なリソース利用により、インフラストラクチャコストを3〜7倍削減します。
• ベンダーロックインの防止： あらゆるハードウェア、オープンソースツール、フレームワークで動作します。
• 簡素化されたインフラストラクチャ管理： クラスタプロビジョニングとワークロードオーケストレーションを自動化します。
• 改善された開発ワークフロー： 使いやすい開発環境で開発ループを効率化します。

ユーザーの声：

• Wah Loon Keng, Sr. AI Engineer @Electronic Arts：「dstackを使用すると、EAのAI研究者はインフラストラクチャに触れることなく実験を開始およびスケーリングできます。」
• Aleksandr Movchan, ML Engineer @Mobius Labs：「dstackのおかげで、私のチームは手頃な価格のGPUにすばやくアクセスし、テストと開発から本格的なアプリケーション展開までのワークフローを効率化できます。」

dstackの使い方

1. インストール： uv tool install "dstack[all]"を介してdstackをインストールします。
2. セットアップ： バックエンドまたはSSHフリートをセットアップします。
3. チームの追加： チームをdstack環境に追加します。

dstackは、dstackai/dstack Dockerイメージを使用してどこにでもデプロイできます。

dstackは誰のためのものですか？

dstackは、以下のような場合に最適です。

• GPUリソースの利用率を最適化しようとしているMLチーム。
• インフラストラクチャコストを削減しようとしている組織。
• スケーラブルで柔軟な実験環境を必要とするAI研究者。
• ML開発ワークフローを効率化しようとしているエンジニア。

AIコンテナをオーケストレーションする最良の方法は？

dstackは、AIコンテナオーケストレーションのための優れたソリューションとして際立っており、さまざまな環境にわたるGPUリソースの管理にシームレスで効率的、かつ費用対効果の高いアプローチを提供します。Kubernetes、SSHフリートとの互換性、および主要なGPUクラウドとのネイティブ統合により、生産性を向上させ、インフラストラクチャのオーバーヘッドを削減しようとしているあらゆるMLチームにとって多目的な選択肢となります。