SkyPilot 是一个开源框架，由加州大学伯克利分校的 Sky Computing 实验室研发。它旨在简化云环境中机器学习和数据科学批量作业的运行，适用于多云和单云用户。SkyPilot 的目标是降低云使用门槛、控制运行成本，并且全程无需任何云基础设施专业知识。
主要功能和特点
- 自动化资源选择：SkyPilot 能够自动找出具备运行作业的计算资源的最佳位置（可用区、区域、云厂商），并将负载发送到成本最低的位置执行。
- 集群管理：它负责配置集群、同步用户代码和文件、管理作业排队和执行等繁重工作。
- 成本优化：SkyPilot 通过自动寻找最便宜的可用区、使用抢占实例、自动清理空闲集群等方式，帮助用户大幅减少云成本，一般可降至三分之一左右。
- 多云支持：SkyPilot 支持在多个云平台上运行作业，包括 AWS、Azure、Google Cloud Platform 等，允许用户根据需要选择最合适的云厂商和硬件。
- 易用性：SkyPilot 提供了一个简单的命令行界面和编程化 API，使得用户可以轻松地在各大云平台上部署和扩展 AI 和批处理作业。
使用场景
SkyPilot 已被多个组织用于各种用例，包括 GPU/TPU 模型训练、分布式超参数调优、生物信息学批量作业等。它不仅适用于学术研究，也适合工业生产环境。
- 项目主页：https://skypilot.readthedocs.io
- GitHub：https://github.com/skypilot-org/skypilot
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