部署PyTorch训练任务主要分为四个步骤：
- 环境准备：安装Python 3.8+并创建虚拟环境，执行
pip install "skypilot[all]"安装完整依赖包。 - 编写YAML配置：创建
train.yaml文件定义资源需求和执行逻辑：resources:
accelerators: A100:1
num_nodes: 1
setup: |
pip install torch torchvision
run: |
python main.py --epochs 10 - 启动任务：运行
sky launch -c my-cluster train.yaml，系统会自动选择最优云资源。 - 监控管理：通过
sky status查看集群状态，使用sky logs my-cluster获取实时日志。
进阶技巧：添加--use-spot使用低价Spot实例，或通过--cloud cheapest启用全自动云商选择。
本答案来源于文章《SkyPilot：在任何云端高效运行AI与批处理任务的开源框架》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何使用SkyPilot在云端部署一个PyTorch模型训练任务？
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