dstack
Open-Source-Container-Orchestrierungsplattform, die für KI-Workloads optimiert ist und ein nahtloses GPU-Ressourcenmanagement über Cloud- und On-Premises-Umgebungen hinweg ermöglicht.
Community:
Produktübersicht
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
dstack Alternativen
Convox
Einheitliche Plattform für die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Cloud-Anwendungen mit optimierten DevOps-Workflows und robuster Sicherheit.
UbiOps
Eine flexible Plattform für die Bereitstellung, Verwaltung und Orchestrierung von AI- und ML-Modellen in Cloud-, On-Premise- und Hybrid-Umgebungen.
Zeet
Multi-Cloud-Bereitstellungsplattform, die Kubernetes- und Infrastrukturmanagement mit integriertem CI/CD und entwicklerfreundlichen Tools vereinfacht.
Tensorfuse
Serverloses GPU-Runtime für nahtlose Bereitstellung, Finetuning und Autoskalierung von KI-Modellen auf privater Cloud-Infrastruktur.
OpenSauced Pizza
Ein Kommandozeilentool und GitHub Action, das die Repository-Verwaltung und Code-Eigentümerschaftseinblicke für Open-Source-Projekte automatisiert.
ModelScan
Open-Source-ML-Modell-Sicherheitsscanner, der unsicheren Code in mehreren Modellformaten erkennt, um Serialisierungsangriffe zu verhindern.
Codesphere
Entwicklerzentrierte Cloud-Plattform, die nahtlose Bereitstellung, Autoscaling und Verwaltung komplexer Anwendungen mit minimaler Konfiguration ermöglicht.
ClawCloud Run
Cloud-native Plattform für schnelle App-Bereitstellung, -Verwaltung und -Skalierung mit integrierten GitOps-Workflows und nativer Docker/Kubernetes-Unterstützung.