PyTorchのトレーニングタスクのデプロイは、主に4つのステップに分けられます：
- 環境準備Python 3.8+をインストールし、以下を実行して仮想環境を作成する。
pip install "skypilot[all]"完全な依存パッケージをインストールする。 - YAMLコンフィギュレーションを書く創造
train.yamlこの文書では、リソース要件と実行ロジックが定義されている：resources:
accelerators: A100:1
num_nodes: 1
setup: |
pip install torch torchvision
run: |
python main.py --epochs 10 - タスクを開始する走る
sky launch -c my-cluster train.yamlシステムは自動的に最適なクラウドリソースを選択する。 - アールモンスルー
sky statusクラスタのステータスを表示するにはsky logs my-clusterリアルタイムのログを取得する。
上級者向けヒント：追加--use-spot低コストのスポット・インスタンスを使うか、パスする。--cloud cheapest完全に自動化されたクラウド加盟店の選択を可能にする。
この答えは記事から得たものである。SkyPilot: あらゆるクラウドでAIとバッチタスクを効率的に実行するオープンソースフレームワークについて
