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解決する課題

SkyPilot は、多様なインフラ上で AI ワークロードを管理する複雑さに対処します。統一インターフェースを提供することで、任意のクラウドプロバイダー、Kubernetes、または Slurm クラスタ上でジョブを実行し、ベンダーロックインを排除しつつ、コストとリソースの可用性を最適化します。

仕組み

ユーザーは統一された YAML または Python API を使用して AI タスクを定義し、GPU/TPU などのリソース要件、データ同期、セットアップ/実行コマンドを指定します。SkyPilot は、最も安価で利用可能なインフラを自動でプロビジョニングし、容量が不足した場合は自動フェイルオーバーを行い、コードベースの同期、依存関係のインストール、ジョブの実行を行います。

対象ユーザー

シンプルでポータブルな方法でジョブを起動・管理したい AI チーム、そして高度なスケジューリング、スケーリング、GPU フリートの活用を統一コントロールプレーンで実現したいインフラチーム向けに設計されています。

ハイライト

• マルチクラウド・マルチクラスタ：20 以上のクラウド（AWS、GCP、Azure など）と Kubernetes/Slurm クラスタを単一インターフェースでサポート。
• GPU 最適化：アイドルリソースの自動停止、共有クラスタ向けのビンパッキング、最大活用を実現するインテリジェントスケジューラを搭載。
• Kubernetes 強化：AI ネイティブ機能（ギャングスケジューリング、マルチノードジョブ、SSH/IDE 接続によるインタラクティブ開発）を追加。
• エージェント統合：AI エージェントが GPU アクセスとジョブを管理できる「SkyPilot Skill」を提供。
• BYOC モデル：Bring Your Own Cloud（BYOC）方式で、ユーザー自身のアカウントと VPC 内で全てを起動します。