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pai

pai

兼容多种AI框架与硬件的开源AI平台

OpenPAI是一个共享AI计算资源的开源平台，支持本地、混合和公共云部署，兼容多种AI框架和硬件。平台通过模块化设计和用户友好的体验，提供从训练到部署的完整解决方案，适合深度学习任务。OpenPAI支持分布式训练、虚拟集群管理，并提供丰富的扩展和定制功能。

OpenPAIAI平台Microsoft深度学习KubernetesGithub开源项目
访问官网GitHub文档

pai 项目介绍

pai 是一个开源的人工智能开放平台(Open Platform for AI),旨在为人工智能研究和应用提供完整的解决方案。该项目由微软研究院和微软亚洲技术中心联合开发,并得到了多所知名高校的支持。

项目特点

pai 具有以下主要特点:

  1. 支持本地部署且易于部署 - pai 是一个全栈解决方案,不仅支持本地、混合或公有云部署,还支持单机部署以便试用。

  2. 支持主流 AI 框架和异构硬件 - 预构建了主流 AI 框架的 Docker 镜像,易于接入异构硬件,支持分布式训练。

  3. 功能完整且易于扩展 - pai 是一个最完整的深度学习解决方案,支持虚拟集群、兼容 Kubernetes 生态系统、在一个集群上完成完整的训练流水线等。pai 采用模块化架构设计,可以根据需要插入不同的模块。

适用场景

pai 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. 组织需要共享和重用通用的 AI 资产,如模型、数据、环境等。

  3. 组织需要一个简单的 IT 运维平台来管理 AI 工作负载。

  4. 需要在一个平台上运行完整的训练流水线。

主要功能

pai 提供了丰富的功能,主要包括:

  1. 集群管理 - 支持节点管理、服务监控、存储设置等基本集群管理功能。

  2. 用户和权限管理 - 可以方便地管理用户和用户组。

  3. 作业提交和监控 - 提供 Web 界面和命令行工具进行作业提交和监控。

  4. 数据管理 - 支持集群提供的存储和自定义存储。

  5. 协作和共享 - 提供团队协作和资源共享的功能。

  6. 可视化工具 - 提供 VS Code 插件等友好的图形界面工具。

  7. API 接口 - 提供 RESTful API 接口。

  8. 告警管理 - 支持自定义告警规则和动作。

架构设计

pai 采用模块化的架构设计,主要包括以下组件:

  1. hivedscheduler - 用于多租户 GPU 集群的 Kubernetes 调度器扩展。

  2. frameworkcontroller - 用于在 Kubernetes 上编排各种应用程序的控制器。

  3. openpai-protocol - 定义了 OpenPAI 作业协议规范。

  4. openpai-runtime - 为 OpenPAI 协议提供运行时支持。

  5. openpaisdk - JavaScript SDK,用于开发更友好的用户体验。

  6. openpaimarketplace - 用于存储示例和作业模板的服务。

  7. openpaivscode - VS Code 扩展,方便用户在 VS Code 中使用 OpenPAI。

总的来说,pai 是一个功能完善、易于使用和扩展的开源 AI 平台,为 AI 研究和应用提供了强大的支持。它结合了微软在大规模生产环境中的成熟设计,是一个值得关注和使用的优秀开源项目。

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