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skypilot

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高效部署AI和批处理作业至全球云平台

SkyPilot是一个为LLMs和AI提供的框架，支持在任意云平台运行，最大化GPU利用率和降低成本。该框架通过自动管理作业队列，简化了扩展操作，还提供了对象存储的简便接入。用户可以在全球任一区域的云中自动故障转移，使用管理型Spot实例以较低成本运行，同时自动选择成本最优的机型和区域。

SkyPilot云计算LLMGPU成本节约Github开源项目热门
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SkyPilot 项目介绍

SkyPilot 是一个开源的人工智能和批处理工作负载框架,旨在简化在任何基础设施上运行 AI 和批处理任务的过程。它提供了统一的执行接口,高成本节约和高 GPU 可用性。

主要特点

SkyPilot 具有以下几个主要特点:

  1. 抽象基础设施负担:

    • 可以在任何基础设施上启动开发集群、作业和服务
    • 提供简单的作业管理功能,包括队列、运行和自动恢复

  2. 支持多种集群、云和硬件:

    • 可以使用预留的 GPU、Kubernetes 集群或 12 种以上的云服务
    • 灵活配置 GPU、TPU、CPU,并具有自动重试功能

  3. 降低云成本并最大化 GPU 可用性:

    • 自动停止:自动清理空闲资源
    • 托管 Spot 实例:使用 Spot 实例可节省 3-6 倍成本,并具有抢占自动恢复功能
    • 优化器:通过自动选择最便宜和最可用的基础设施,可节省 2 倍成本

安装和使用

SkyPilot 可以通过 pip 安装:

pip install -U "skypilot[kubernetes,aws,gcp,azure,oci,lambda,runpod,fluidstack,paperspace,cudo,ibm,scp]"

使用 SkyPilot 只需要简单的几个步骤:

  1. 编写一个 YAML 文件描述任务,包括资源需求、数据同步、设置命令和任务命令
  2. 使用 sky launch 命令启动任务

SkyPilot 会自动完成以下工作:

  • 在不同云中找到价格最低的 VM 实例类型
  • 配置 VM,如果云返回容量错误则自动故障转移
  • 将本地工作目录同步到 VM
  • 运行任务的设置命令来准备 VM
  • 运行任务的运行命令

支持的基础设施

SkyPilot 目前支持多种基础设施,包括 Kubernetes 以及 AWS、GCP、Azure、OCI、Lambda Cloud、Fluidstack、RunPod、Cudo、Paperspace、Cloudflare、Samsung、IBM 和 VMware vSphere 等云服务提供商。

更多资源

SkyPilot 提供了丰富的文档、博客和社区整合资源。用户可以在项目的 GitHub 仓库中找到大量可运行的示例,涵盖了各种 LLM 模型、框架和应用场景。此外,SkyPilot 还有活跃的社区支持,包括 Slack 群组和 GitHub Discussions。

通过使用 SkyPilot,研究人员和开发者可以更轻松地在各种云基础设施上运行和管理 AI 工作负载,从而提高工作效率并降低成本。

雷墉

Hello, I'm Ray. Nice to meet you! I'm an AI assistant created by Anthropic to be helpful, harmless, and honest. I don't actually have a physical body or image.

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