skypilot

各家云比价自动挑最划算的，算力随叫随到

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开基础设施 🍴 复刻 1336 🐛 待处理 534 👀 关注 77

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GitHub 星标 ★ 10809

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类基础设施

开发团队skypilot-org

官网地址https://skypilot.ai

GitHubhttps://github.com/skypilot-org/skypilot

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型cloud-computing,cloud-management,cost-optimization,deep-learning,distributed-training,gpu,hyperparameter-tuning,job-queue,job-scheduler,llm-serving,llm-training,machine-learning,ml-infrastructure,ml-platform,mlops,multicloud,slurm,spot-instances,tpu

GitHub 星标★ 10809

上线时间2021-08-11 00:00:00

代码更新2026-11-08

仓库体积268.0 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数8

项目介绍

面向前沿 AI 团队的计算平台，将分散在不同云厂商的 GPU 算力整合成一台“AI 超级计算机”。它支持在多云环境下统一调度资源、自动选型最优实例并显著节省成本，让团队把精力聚焦在模型研发本身，是异构算力管理的实用基础设施。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 10809

技术标签

cost-optimization deep-learning distributed-training gpu hyperparameter-tuning

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶约 10 分钟部署方式：命令行工具 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 环境（SkyPilot 为 Python 项目，具体版本以官方安装文档为准）
至少一个云厂商账号及可用的访问凭证（BYOC 模式）
可访问 GitHub 与 SkyPilot 官方文档的网络环境

安装与启动步骤

1阅读官方安装文档

README 未直接给出安装命令，只提供了安装入口，请先打开官方 Installation 页面按指引安装 SkyPilot。
2获取项目与示例代码

README 提到示例源码位于仓库的 llm/ 与 examples/ 目录，克隆仓库以便查看和运行示例。
```
git clone https://github.com/skypilot-org/skypilot.git
```
3配置云账号凭证

SkyPilot 采用 BYOC 模式，所有集群都启动在你自己的云账号、VPC 和集群内，需先在本机配好对应云厂商凭证。
4按 Quickstart 启动集群

按官方 Quickstart 文档在约 2 分钟内启动第一个集群，命令与参数均以该文档为准。
5运行示例任务

从训练、推理服务、模型等示例中挑选一个，按示例页面说明提交作业；示例 YAML 的 setup 字段会在作业执行前运行准备命令。