dstack

项目介绍：dstack

dstack 是一款为人工智能设计的简化版集装箱编排工具，是 Kubernetes 和 Slurm 的高效替代方案。它在云端和本地环境中，简化了人工智能工作负载的管理，加速了人工智能模型的开发、训练和部署。

功能特点

• 支持多种加速器：dstack 天然支持 NVIDIA GPU、AMD GPU 和 Google Cloud TPU。
• 便捷的云和本地支持：用户可以在任一云服务商上使用，或者在本地服务器上运行。

主要更新

• 2024/10：发布新的 0.18.17 版本，支持本地 AMD GPU 和 AWS EFA 等功能。
• 2024/08：推出 0.18.11 版本，引入 AMD 支持和加密功能。
• 2024/05：增添对 Google Cloud TPU 的支持等。

使用指南

安装步骤

用户在通过 CLI 或 API 使用 dstack 前，需要先设置 dstack 服务器。如果已有运行中的 dstack 服务器，只需配置 CLI。

• 配置后端（可选）：创建配置文件 ~/.dstack/server/config.yml，配置云端账户。但如果仅在本地服务器上运行可以跳过这一步。
• 启动服务器：安装 dstack 并运行服务器。

$ pip install "dstack[all]" -U
$ dstack server

应用配置文件 ~/.dstack/server/config.yml...

管理员令牌为 "bbae0f28-d3dd-4820-bf61-8f4bb40815da"
服务器运行于 http://127.0.0.1:3000/

• 设置 CLI：配置 CLI 将其指向 dstack 服务器，输入服务器地址、用户令牌和项目名称。

$ pip install dstack
$ dstack config --url http://127.0.0.1:3000 \
    --project main \
    --token bbae0f28-d3dd-4820-bf61-8f4bb40815da
    
配置已更新至 ~/.dstack/config.yml

工作原理

1. 定义配置：dstack 支持多种配置，包括开发环境、任务、服务、集群管理、数据持久化卷和网关配置。用户可以在版本库中以 YAML 文件形式定义这些配置。

2. 应用配置：通过 dstack apply CLI 命令或 API 程序自动应用配置。dstack 会自动处理包括资源提供、任务排队、自动扩展、网络管理、任务失败评估等多方面内容，无论是在云端还是本地集群上。

贡献与许可

dstack 欢迎各界贡献者。项目遵循 Mozilla 公共许可证 2.0 条款进行开放。欢迎访问项目的贡献指南以获取更多信息。

dstack 提供了简单易用的界面和强大功能，旨在为 AI 项目的开发者提供无忧的工作流环境支持，是加速 AI 应用落地的强力工具。