dstack

O que é dstack?

dstack é um mecanismo de orquestração de contêineres de AI de código aberto projetado para otimizar os processos de desenvolvimento, treinamento e inferência para equipes de aprendizado de máquina (ML). Ele oferece um plano de controle unificado para provisionamento e orquestração de GPU em vários ambientes, incluindo nuvem, Kubernetes e infraestrutura local. Ao reduzir custos e evitar o bloqueio de fornecedores, o dstack capacita as equipes de ML a se concentrarem em pesquisa e desenvolvimento, em vez de gerenciamento de infraestrutura.

Como funciona o dstack?

dstack opera como uma camada de orquestração que simplifica o gerenciamento da infraestrutura de AI. Ele se integra nativamente com as principais nuvens de GPU, automatizando o provisionamento de cluster e a orquestração de carga de trabalho. Ele também oferece suporte a Kubernetes e frotas SSH para conexão a clusters locais. As principais funcionalidades incluem:

• Orquestração de GPU: Gerencia eficientemente os recursos de GPU em diferentes ambientes.
• Ambientes de desenvolvimento: Permite fácil conexão de IDEs de desktop a GPUs poderosas na nuvem ou locais.
• Endpoints de serviço escaláveis: Facilita a implantação de modelos como endpoints seguros, com escalonamento automático e compatíveis com OpenAI.

dstack é compatível com qualquer hardware, ferramentas de código aberto e frameworks, oferecendo flexibilidade e evitando o bloqueio de fornecedores.

Principais recursos do dstack

• Plano de controle unificado: Fornece uma única interface para gerenciar recursos de GPU em diferentes ambientes.
• Integração nativa com nuvens de GPU: Automatiza o provisionamento de cluster e a orquestração de carga de trabalho com os principais provedores de nuvem de GPU.
• Suporte a Kubernetes e frotas SSH: Conecta-se a clusters locais usando Kubernetes ou frotas SSH.
• Ambientes de desenvolvimento: Simplifica o loop de desenvolvimento, permitindo a conexão com GPUs na nuvem ou locais.
• Endpoints de serviço escaláveis: Implanta modelos como endpoints seguros, com escalonamento automático, compatíveis com OpenAI.
• Tarefas de nó único e distribuídas: Suporta experimentos de instância única e treinamento distribuído em vários nós.

Por que escolher dstack?

dstack oferece vários benefícios atraentes para equipes de ML:

• Redução de custos: Reduz os custos de infraestrutura em 3 a 7 vezes por meio da utilização eficiente de recursos.
• Prevenção de bloqueio de fornecedores: Funciona com qualquer hardware, ferramentas de código aberto e frameworks.
• Gerenciamento simplificado de infraestrutura: Automatiza o provisionamento de cluster e a orquestração de carga de trabalho.
• Fluxo de trabalho de desenvolvimento aprimorado: Simplifica o loop de desenvolvimento com ambientes de desenvolvimento fáceis de usar.

De acordo com depoimentos de usuários:

• Wah Loon Keng, Sr. AI Engineer @Electronic Arts: "Com o dstack, os pesquisadores de AI da EA podem iniciar e dimensionar experimentos sem tocar na infraestrutura."
• Aleksandr Movchan, ML Engineer @Mobius Labs: "Graças ao dstack, minha equipe pode acessar rapidamente GPUs acessíveis e otimizar nossos fluxos de trabalho, desde testes e desenvolvimento até a implantação de aplicativos em grande escala."

Como usar dstack?

1. Instalação: Instale o dstack via uv tool install "dstack[all]".
2. Configuração: Configure backends ou frotas SSH.
3. Adição de equipe: Adicione sua equipe ao ambiente dstack.

dstack pode ser implantado em qualquer lugar com a imagem Docker dstackai/dstack.

Para quem é o dstack?

dstack é ideal para:

• Equipes de ML que buscam otimizar a utilização de recursos de GPU.
• Organizações que buscam reduzir os custos de infraestrutura.
• Pesquisadores de AI que exigem ambientes escaláveis e flexíveis para experimentação.
• Engenheiros que visam otimizar seu fluxo de trabalho de desenvolvimento de ML.

Qual é a melhor maneira de orquestrar contêineres de AI?

dstack se destaca como uma solução de primeira linha para orquestração de contêineres de AI, oferecendo uma abordagem perfeita, eficiente e econômica para gerenciar recursos de GPU em diversos ambientes. Sua compatibilidade com Kubernetes, frotas SSH e integração nativa com as principais nuvens de GPU o torna uma escolha versátil para qualquer equipe de ML que busca melhorar a produtividade e reduzir os custos gerais de infraestrutura.