dstack

dstack이란 무엇인가요?

dstack은 머신 러닝(ML) 팀의 개발, 훈련 및 추론 프로세스를 간소화하도록 설계된 오픈 소스 AI 컨테이너 오케스트레이션 엔진입니다. 클라우드, Kubernetes 및 온프레미스 인프라를 포함한 다양한 환경에서 GPU 프로비저닝 및 오케스트레이션을 위한 통합 제어 평면을 제공합니다. dstack은 비용을 절감하고 공급업체 종속을 방지함으로써 ML 팀이 인프라 관리보다는 연구 및 개발에 집중할 수 있도록 지원합니다.

dstack은 어떻게 작동하나요?

dstack은 AI 인프라 관리를 단순화하는 오케스트레이션 레이어로 작동합니다. 주요 GPU 클라우드와 기본적으로 통합되어 클러스터 프로비저닝 및 워크로드 오케스트레이션을 자동화합니다. 또한 온프레미스 클러스터 연결을 위해 Kubernetes 및 SSH 플릿을 지원합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• GPU 오케스트레이션: 다양한 환경에서 GPU 리소스를 효율적으로 관리합니다.
• 개발 환경: 데스크톱 IDE를 강력한 클라우드 또는 온프레미스 GPU에 쉽게 연결할 수 있습니다.
• 확장 가능한 서비스 엔드포인트: 모델을 안전하고 자동 확장 가능하며 OpenAI와 호환되는 엔드포인트로 쉽게 배포할 수 있습니다.

dstack은 모든 하드웨어, 오픈 소스 도구 및 프레임워크와 호환되어 유연성을 제공하고 공급업체 종속을 방지합니다.

dstack의 주요 기능

• 통합 제어 평면: 다양한 환경에서 GPU 리소스를 관리하기 위한 단일 인터페이스를 제공합니다.
• GPU 클라우드와의 기본 통합: 주요 GPU 클라우드 제공업체와의 클러스터 프로비저닝 및 워크로드 오케스트레이션을 자동화합니다.
• Kubernetes 및 SSH 플릿 지원: Kubernetes 또는 SSH 플릿을 사용하여 온프레미스 클러스터에 연결합니다.
• 개발 환경: 클라우드 또는 온프레미스 GPU에 연결할 수 있도록 하여 개발 루프를 간소화합니다.
• 확장 가능한 서비스 엔드포인트: 모델을 OpenAI와 호환되는 안전하고 자동 확장 가능한 엔드포인트로 배포합니다.
• 단일 노드 및 분산 작업: 단일 인스턴스 실험과 다중 노드 분산 훈련을 모두 지원합니다.

dstack을 선택해야 하는 이유

dstack은 ML 팀에 몇 가지 강력한 이점을 제공합니다.

• 비용 절감: 효율적인 리소스 활용을 통해 인프라 비용을 3~7배 절감합니다.
• 공급업체 종속 방지: 모든 하드웨어, 오픈 소스 도구 및 프레임워크에서 작동합니다.
• 단순화된 인프라 관리: 클러스터 프로비저닝 및 워크로드 오케스트레이션을 자동화합니다.
• 개선된 개발 워크플로: 사용하기 쉬운 개발 환경으로 개발 루프를 간소화합니다.

사용자 평가:

• Wah Loon Keng, Sr. AI Engineer @Electronic Arts: "dstack을 사용하면 EA의 AI 연구원은 인프라를 건드리지 않고도 실험을 시작하고 확장할 수 있습니다."
• Aleksandr Movchan, ML Engineer @Mobius Labs: "dstack 덕분에 우리 팀은 저렴한 GPU를 빠르게 활용하고 테스트 및 개발부터 전체 규모의 애플리케이션 배포까지 워크플로를 간소화할 수 있습니다."

dstack 사용 방법

1. 설치: uv tool install "dstack[all]"을 통해 dstack을 설치합니다.
2. 설정: 백엔드 또는 SSH 플릿을 설정합니다.
3. 팀 추가: 팀을 dstack 환경에 추가합니다.

dstack은 dstackai/dstack Docker 이미지를 사용하여 어디든 배포할 수 있습니다.

dstack은 누구를 위한 것인가요?

dstack은 다음과 같은 경우에 적합합니다.

• GPU 리소스 활용률을 최적화하려는 ML 팀.
• 인프라 비용을 절감하려는 조직.
• 확장 가능하고 유연한 실험 환경이 필요한 AI 연구원.
• ML 개발 워크플로를 간소화하려는 엔지니어.

AI 컨테이너를 오케스트레이션하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?

dstack은 AI 컨테이너 오케스트레이션을 위한 최고의 솔루션으로 두각을 나타내며, 다양한 환경에서 GPU 리소스를 관리하는 데 원활하고 효율적이며 비용 효율적인 접근 방식을 제공합니다. Kubernetes, SSH 플릿과의 호환성 및 주요 GPU 클라우드와의 기본 통합은 생산성을 향상시키고 인프라 오버헤드를 줄이려는 모든 ML 팀에게 다재다능한 선택입니다.