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dstack

dstack

轻量级AI模型管理工具，兼容Kubernetes与主流云服务

dstack是一款轻量级工具，专为AI模型的开发、训练和部署而设计，可以作为Kubernetes的替代品。支持NVIDIA GPU和Google Cloud TPU，并兼容多种云服务提供商（如AWS、GCP、Azure等）和本地集群。dstack使用简单，无论是在云端还是本地，都能轻松配置和管理集群。其最新版本不断更新，提供高效便捷的体验。

dstackAI模型管理NVIDIA GPUGoogle Cloud TPU云提供商Github开源项目
访问官网GitHub文档

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。

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