dstack

Was ist dstack?

dstack ist eine optimierte Alternative zu Kubernetes und Slurm, die speziell entwickelt wurde, um die Container-Orchestrierung für KI-Entwicklung, -Training und -Bereitstellung zu vereinfachen. Es unterstützt eine breite Palette von Beschleunigern, darunter NVIDIA, AMD, Google TPU, Intel Gaudi und Tenstorrent, und arbeitet nahtlos mit allen wichtigen Cloud-Anbietern sowie On-Premises-Clustern zusammen. dstack bietet einheitliche Schnittstellen für die Verwaltung von Entwicklungsumgebungen, die Planung verteilter Aufgaben, die Bereitstellung skalierbarer Modelldienste, die Verwaltung von GPU-Cluster-Flotten und die Verwaltung persistenter Speicher-Volumes. Die Konfiguration basiert auf YAML, was die Versionskontrolle und Automatisierung erleichtert. Durch die Abstraktion der Infrastrukturkomplexität beschleunigt dstack KI-Workflows und reduziert den betrieblichen Aufwand für ML-Teams.

Hauptfunktionen

• Beschleuniger- und Cloud-unabhängig

  Unterstützt verschiedene GPUs und KI-Beschleuniger wie NVIDIA, AMD, TPU, Intel Gaudi und Tenstorrent und integriert sich mit allen großen Cloud-Anbietern sowie On-Premises-Servern.

• Einheitliche KI-Workflow-Schnittstellen

  Bietet spezielle Konfigurationen für Entwicklungsumgebungen, Aufgabenplanung, Service-Bereitstellung mit automatischer Skalierung, Flottenverwaltung und persistente Volumes, um den gesamten KI-Lebenszyklus abzudecken.

• Vereinfachte Konfiguration und Automatisierung

  Verwendet deklarative YAML-Dateien zur Definition von Umgebungen, Jobs, Diensten und Clustern, die über eine einfache CLI oder API angewendet werden, wodurch Bereitstellung, Skalierung und Netzwerkeinrichtung automatisiert werden.

• Kosteneffektive Multi-Cloud- und On-Premises-Verwaltung

  Ermöglicht die flexible Nutzung von Cloud- und On-Premises-Ressourcen ohne Anbieterbindung, wodurch die GPU-Auslastung und Cloud-Kosten optimiert werden.

• Open Source mit erweiterbarem Ökosystem

  100% Open Source mit aktiver Entwicklung, unterstützt die Integration mit beliebten KI-Frameworks und Tools wie PyTorch, HuggingFace und vLLM.

Anwendungsfälle

• Interaktive Entwicklungsumgebungen : Starten Sie schnell GPU-betriebene Remote-Entwicklungsumgebungen, die von Desktop-IDEs aus zugänglich sind, für schnelles Experimentieren und Codieren.
• Verteiltes Training und Fine-Tuning : Planen und führen Sie komplexe Trainingsaufgaben über Cluster oder einzelne Knoten hinweg durch, mit Unterstützung für Frameworks wie DeepSpeed und HuggingFace Accelerate.
• Modellbereitstellung und Inferenz : Stellen Sie skalierbare, sichere und automatisch skalierende Modell-Endpunkte bereit, die mit benutzerdefinierten Serving-Frameworks und OpenAI-APIs kompatibel sind.
• Cluster- und Flottenverwaltung : Verwalten Sie heterogene GPU-Cluster über Clouds und On-Premises-Umgebungen hinweg und ermöglichen Sie eine effiziente Ressourcenteilung und Skalierung.
• Persistenter Speicher für KI-Workloads : Verwenden Sie Netzwerk-Volumes, um Datensätze, Checkpoints und Cache über mehrere Durchläufe und Umgebungen hinweg zu persistieren.

Häufig gestellte Fragen