dstack
Plateforme d'orchestration de conteneurs open source adaptée aux charges de travail d'IA, permettant une gestion transparente des ressources GPU à travers les environnements cloud et sur site.
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Aperçu du produit
Qu'est-ce que dstack ?
dstack est une alternative rationalisée à Kubernetes et Slurm, conçue spécifiquement pour simplifier l'orchestration de conteneurs pour le développement, l'entraînement et le déploiement d'IA. Il prend en charge une large gamme d'accélérateurs, notamment NVIDIA, AMD, Google TPU, Intel Gaudi et Tenstorrent, et fonctionne parfaitement avec les principaux fournisseurs de cloud ainsi qu'avec les clusters sur site. dstack offre des interfaces unifiées pour la gestion des environnements de développement, la planification des tâches distribuées, le déploiement de services de modèles évolutifs, la gestion des flottes de clusters GPU et la gestion des volumes de stockage persistants. Sa configuration est basée sur YAML, facilitant le contrôle de version et l'automatisation. En abstrayant la complexité de l'infrastructure, dstack accélère les flux de travail d'IA et réduit les frais opérationnels pour les équipes de ML.
Fonctionnalités clés
Indépendant des accélérateurs et du cloud
Prend en charge plusieurs GPU et accélérateurs d'IA tels que NVIDIA, AMD, TPU, Intel Gaudi et Tenstorrent, et s'intègre avec tous les principaux fournisseurs de cloud ainsi qu'avec les serveurs sur site.
Interfaces de flux de travail IA unifiées
Fournit des configurations dédiées pour les environnements de développement, la planification des tâches, le déploiement de services avec mise à l'échelle automatique, la gestion de flotte et les volumes persistants pour couvrir l'ensemble du cycle de vie de l'IA.
Configuration et automatisation simplifiées
Utilise des fichiers YAML déclaratifs pour définir les environnements, les tâches, les services et les clusters, appliqués via une simple CLI ou API, automatisant le provisionnement, la mise à l'échelle et la mise en réseau.
Gestion multi-cloud et sur site rentable
Permet une utilisation flexible des ressources cloud et sur site sans dépendance vis-à-vis d'un fournisseur, optimisant l'utilisation des GPU et les coûts du cloud.
Open source avec écosystème extensible
100% open source avec développement actif, supportant l'intégration avec des frameworks et outils d'IA populaires comme PyTorch, HuggingFace et vLLM.
Cas d'utilisation
- Environnements de développement interactifs : Déployez rapidement des environnements de développement distants alimentés par GPU accessibles depuis des IDE de bureau pour une expérimentation et un codage rapides.
- Entraînement distribué et fine-tuning : Planifiez et exécutez des tâches d'entraînement complexes sur des clusters ou des nœuds individuels avec support pour des frameworks comme DeepSpeed et HuggingFace Accelerate.
- Déploiement de modèles et inférence : Déployez des points de terminaison de modèles évolutifs, sécurisés et à mise à l'échelle automatique compatibles avec des frameworks de service personnalisés et les API OpenAI.
- Gestion de clusters et de flottes : Gérez des clusters GPU hétérogènes à travers les clouds et sur site, permettant un partage efficace des ressources et une mise à l'échelle.
- Stockage persistant pour les charges de travail IA : Utilisez des volumes réseau pour persister les jeux de données, les points de contrôle et le cache entre plusieurs exécutions et environnements.
FAQ
Alternatives à dstack
Devtron
Une plateforme complète de gestion d'applications Kubernetes qui simplifie le déploiement, la surveillance et la gestion du cycle de vie à travers plusieurs clusters.
UbiOps
Une plateforme flexible pour déployer, gérer et orchestrer des modèles AI et ML à travers des environnements cloud, sur site et hybrides.
ClearML
Plateforme open-source et unifiée pour gérer l'ensemble du cycle de vie du machine learning, de la gestion des données au déploiement et à l'orchestration des modèles.
Massed Compute
Fournisseur flexible et à la demande de puissance de calcul GPU et CPU cloud, proposant des GPU NVIDIA de niveau entreprise avec des tarifs transparents et un support expert.
Convox
Plateforme unifiée pour déployer, mettre à l'échelle et gérer des applications cloud avec des flux de travail DevOps rationalisés et une sécurité robuste.
Zeet
Plateforme de déploiement multi-cloud qui simplifie la gestion de Kubernetes et de l'infrastructure avec CI/CD intégré et des outils adaptés aux développeurs.
ClawCloud Run
Plateforme cloud-native pour le déploiement, la gestion et la mise à l'échelle rapides d'applications avec des flux de travail GitOps intégrés et un support natif Docker/Kubernetes.
Tensorfuse
Runtime GPU serverless permettant le déploiement, le finetuning et l'autoscaling transparents de modèles IA sur une infrastructure cloud privée.