dstack

¿Qué es dstack?

dstack es una alternativa optimizada a Kubernetes y Slurm, diseñada específicamente para simplificar la orquestación de contenedores para el desarrollo, entrenamiento y despliegue de IA. Es compatible con una amplia gama de aceleradores, incluyendo NVIDIA, AMD, Google TPU, Intel Gaudi y Tenstorrent, y funciona perfectamente con los principales proveedores de nube y clústeres locales. dstack ofrece interfaces unificadas para gestionar entornos de desarrollo, programar tareas distribuidas, desplegar servicios de modelos escalables, gestionar flotas de clústeres GPU y administrar volúmenes de almacenamiento persistente. Su configuración está basada en YAML, facilitando el control de versiones y la automatización. Al abstraer la complejidad de la infraestructura, dstack acelera los flujos de trabajo de IA y reduce la sobrecarga operativa para los equipos de ML.

Características Principales

• Independiente de aceleradores y nubes

  Compatible con múltiples GPUs y aceleradores de IA como NVIDIA, AMD, TPU, Intel Gaudi y Tenstorrent, e integrado con todos los principales proveedores de nube, así como con servidores locales.

• Interfaces unificadas de flujo de trabajo de IA

  Proporciona configuraciones específicas para entornos de desarrollo, programación de tareas, despliegue de servicios con escalado automático, gestión de flotas y volúmenes persistentes para cubrir todo el ciclo de vida de la IA.

• Configuración y automatización simplificadas

  Utiliza archivos YAML declarativos para definir entornos, trabajos, servicios y clústeres, aplicados mediante una simple CLI o API, automatizando el aprovisionamiento, el escalado y la configuración de red.

• Gestión rentable multi-nube y local

  Permite el uso flexible de recursos en la nube y locales sin dependencia de proveedores, optimizando la utilización de GPU y los costes en la nube.

• Código abierto con ecosistema extensible

  100% código abierto con desarrollo activo, compatible con la integración de frameworks y herramientas populares de IA como PyTorch, HuggingFace y vLLM.

Casos de Uso

• Entornos de desarrollo interactivos : Cree rápidamente entornos de desarrollo remotos impulsados por GPU accesibles desde IDEs de escritorio para experimentación y codificación rápidas.
• Entrenamiento distribuido y ajuste fino : Programe y ejecute tareas de entrenamiento complejas en clústeres o nodos individuales con soporte para frameworks como DeepSpeed y HuggingFace Accelerate.
• Despliegue de modelos e inferencia : Implemente puntos finales de modelos escalables, seguros y con escalado automático compatibles con frameworks de servicio personalizados y APIs de OpenAI.
• Gestión de clústeres y flotas : Gestione clústeres GPU heterogéneos en nubes y entornos locales, permitiendo un compartimiento eficiente de recursos y escalado.
• Almacenamiento persistente para cargas de trabajo de IA : Utilice volúmenes de red para persistir conjuntos de datos, puntos de control y caché entre múltiples ejecuciones y entornos.

Preguntas Frecuentes