OpenPAI学习资料汇总 - 开源AI资源调度与集群管理平台

OpenPAI简介

OpenPAI (Open Platform for AI)是由微软开源的AI资源调度和集群管理平台,旨在为AI研究和开发提供全栈解决方案。它具有以下特点:

• 支持本地部署和云部署,易于部署和使用
• 支持主流AI框架和异构硬件
• 提供完整的深度学习解决方案,兼容Kubernetes生态系统
• 模块化架构,易于扩展和定制

OpenPAI适合以下场景:

1. 组织需要在团队间共享强大的AI计算资源(如GPU/FPGA集群等)
2. 需要共享和重用常见的AI资产,如模型、数据、环境等
3. 需要简单易用的AI运维平台
4. 希望在一个平台上运行完整的训练流程

快速入门

OpenPAI有两类主要用户:

• 集群用户:计算资源的消费者,如机器学习研究人员、数据科学家、实验室教师和学生等。
• 集群管理员:计算资源的所有者和维护者,负责集群的部署和可用性。

集群管理员入门

集群管理员可以参考管理员手册,主要内容包括:

• 安装和升级
• 基本集群管理
• 用户和组管理
• 告警管理
• 自定义和扩展

集群用户入门

集群用户可以参考用户手册,主要内容包括:

• 作业提交和监控
• 数据管理
• 协作和共享

除了Web门户,OpenPAI还提供了VS Code扩展和命令行工具。

核心组件

OpenPAI采用模块化设计,主要包括以下独立组件:

• hivedscheduler: 多租户GPU集群的Kubernetes调度器扩展
• frameworkcontroller: 用于在Kubernetes上编排各种应用的控制器
• openpai-protocol: OpenPAI作业协议规范
• openpai-runtime: OpenPAI协议的运行时支持
• openpaisdk: JavaScript SDK
• openpaimarketplace: 示例和作业模板存储服务
• openpaivscode: VS Code扩展

参考资源

• PyTorch CIFAR-10示例
• TensorFlow CIFAR-10示例
• REST API文档
• 设计文档

相关项目

• NNI: 自动机器学习工具包
• MMdnn: 深度学习模型转换工具
• NeuronBlocks: NLP深度学习建模工具包
• SPTAG: 大规模向量近似最近邻搜索库

参与贡献

OpenPAI欢迎社区贡献,您可以通过以下方式参与:

• 在Stack Overflow提问
• 加入Gitter聊天
• 提交Issue或功能请求
• 贡献代码(需签署CLA)

无论您是想为其他ML/DL框架添加支持,丰富AI平台功能,还是编写教程和博客文章,都可以考虑为OpenPAI做出贡献。

OpenPAI由微软研究院和微软亚洲互联网工程院开发,并得到了多所高校的支持。欢迎学术界和工业界的贡献!

通过本文的介绍,相信您对OpenPAI有了初步的了解。欢迎访问GitHub仓库深入探索这个强大的AI平台!