dstack

dstack là một nền tảng mở nguồn được thiết kế dành riêng cho luồng làm việc AI/ML. Nó nhằm cung cấp cho các đội ngũ học máy một giao diện điều khiển thống nhất, đơn giản hóa toàn bộ chu trình từ phát triển, huấn luyện, tinh chỉnh và triển khai các mô hình AI sinh, giảm phức tạp quản trị hạ tầng (như Kubernetes) và tối ưu hóa chi phí tài nguyên GPU.

dstack hỗ trợ đa đám mây (ví dụ AWS, GCP, Azure), các cluster máy chủ tại chỗ và các môi trường Kubernetes hiện có. Về phần cứng, nó tương thích nguyên bản với NVIDIA, AMD, TPU và nhiều loại gia tốc AI phổ biến khác như Intel Gaudi.

Điều kiện cơ bản là cài đặt Git, Docker và Docker Compose. Sau khi triển khai máy chủ và công cụ CLI của dstack, cần định nghĩa tài nguyên (như Fleet) bằng tệp cấu hình trước khi kích hoạt. Đối với cluster tại chỗ, chỉ cần Docker và khóa SSH để quản lý.

Fleet (bể tài nguyên) là khái niệm cốt lõi của dstack, dùng để định nghĩa và quản lý một tập tài nguyên tính toán (như số lượng nút, loại và số lượng GPU). Nó hỗ trợ tạo tài nguyên theo nhu cầu và tự động giải phóng tài nguyên rảnh sau khi nhiệm vụ kết thúc để kiểm soát chi phí, là thành phần then chốt cho điều phối GPU hiệu quả.

dstack thông qua điều phối nguồn lực thống nhất và lập lịch thông minh, cung cấp và sử dụng GPU theo nhu cầu một cách hiệu quả, tránh lãng phí tài nguyên. Theo thông cáo chính thức, nó có thể giảm chi phí hạ tầng của nhóm từ 3 đến 7 lần.

dstack hướng tới nhóm AI/ML, bất kể là startup hay doanh nghiệp lớn. Nó cung cấp nhiều tùy chọn triển khai từ nguồn mở được quản lý tới dịch vụ được quản lý (dstack Sky), để đáp ứng nhu cầu thử nghiệm của cá nhân hoặc nhóm nhỏ, đồng thời hỗ trợ triển khai quy mô doanh nghiệp cho môi trường sản xuất.