dstack

什么是 dstack？

dstack 是一个开源 AI 容器编排引擎，旨在简化机器学习 (ML) 团队的开发、训练和推理流程。它为跨各种环境（包括云、Kubernetes 和本地基础设施）的 GPU 调配和编排提供了一个统一的控制平面。通过降低成本和防止供应商锁定，dstack 使 ML 团队能够专注于研究和开发，而不是基础设施管理。

dstack 如何工作？

dstack 作为一个编排层运行，简化了 AI 基础设施的管理。它与顶级 GPU 云原生集成，自动执行集群调配和工作负载编排。它还支持 Kubernetes 和 SSH 舰队，用于连接到本地集群。主要功能包括：

• GPU 编排： 有效管理跨不同环境的 GPU 资源。
• 开发环境： 能够轻松地将桌面 IDE 连接到强大的云或本地 GPU。
• 可扩展的服务端点： 促进将模型部署为安全、自动扩展、与 OpenAI 兼容的端点。

dstack 与任何硬件、开源工具和框架兼容，提供灵活性并避免供应商锁定。

dstack 的主要特性

• 统一控制平面： 提供一个用于管理跨不同环境的 GPU 资源的单一界面。
• 与 GPU 云的原生集成： 通过领先的 GPU 云提供商自动执行集群调配和工作负载编排。
• Kubernetes 和 SSH 舰队支持： 使用 Kubernetes 或 SSH 舰队连接到本地集群。
• 开发环境： 通过允许连接到云或本地 GPU 来简化开发循环。
• 可扩展的服务端点： 将模型部署为安全、自动扩展的端点，与 OpenAI 兼容。
• 单节点和分布式任务： 支持单实例实验和多节点分布式训练。

为什么选择 dstack？

dstack 为 ML 团队提供了几个引人注目的优势：

• 降低成本： 通过有效的资源利用，将基础设施成本降低 3-7 倍。
• 防止供应商锁定： 适用于任何硬件、开源工具和框架。
• 简化基础设施管理： 自动执行集群调配和工作负载编排。
• 改进的开发工作流程： 通过易于使用的开发环境简化开发循环。

根据用户评价：

• Wah Loon Keng, Sr. AI Engineer @Electronic Arts: "借助 dstack，EA 的 AI 研究人员可以启动和扩展实验，而无需接触基础设施。"
• Aleksandr Movchan, ML Engineer @Mobius Labs: "感谢 dstack，我的团队可以快速利用经济实惠的 GPU，并简化我们从测试和开发到全面应用程序部署的工作流程。"

如何使用 dstack？

1. 安装： 通过 uv tool install "dstack[all]" 安装 dstack。
2. 设置： 设置后端或 SSH 舰队。
3. 团队添加： 将您的团队添加到 dstack 环境中。

dstack 可以使用 dstackai/dstack Docker 镜像部署在任何地方。

dstack 适合哪些人？

dstack 非常适合：

• 希望优化 GPU 资源利用率的 ML 团队。
• 寻求降低基础设施成本的组织。
• 需要可扩展且灵活的实验环境的 AI 研究人员。
• 旨在简化其 ML 开发工作流程的工程师。

编排 AI 容器的最佳方式是什么？

dstack 是 AI 容器编排的卓越解决方案，为跨不同环境管理 GPU 资源提供了一种无缝、高效且经济高效的方法。它与 Kubernetes、SSH 舰队的兼容性以及与顶级 GPU 云的原生集成使其成为任何旨在提高生产力并降低基础设施开销的 ML 团队的多功能选择。