skypilot-org/skypilot

O que é?

Recursos principais

• 01Executa uma única definição de tarefa em Kubernetes, Slurm, GPUs reservadas ou mais de 20 provedores de nuvem.
• 02Encontra a capacidade disponível mais barata e faz failover automaticamente quando ocorrem erros de capacidade.
• 03Oferece gang scheduling, jobs com vários nós e filas de jobs em Kubernetes.
• 04Interrompe automaticamente recursos ociosos e empacota workloads em clusters compartilhados.
• 05Permite que os usuários acessem pods Kubernetes por SSH, sincronizem código e conectem IDEs para desenvolvimento interativo.

Casos de uso

• Treinar ou fazer fine-tuning de modelos grandes em várias nuvens com GPU para evitar falta de capacidade.
• Disponibilizar endpoints de LLMs de código aberto, como vLLM ou SGLang, nas suas próprias GPUs.
• Oferecer às equipes de ML uma interface simples para executar jobs em um cluster Kubernetes compartilhado, gerenciado pela equipe de infraestrutura.
• Executar experimentos em lote ou varreduras de hiperparâmetros com enfileiramento e limpeza automáticos.

Início rápido

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   Instale o SkyPilot com uv e escolha suas nuvens

   uv pip install "skypilot[kubernetes,aws,gcp,azure,oci,nebius,lambda,runpod,fluidstack,paperspace,cudo,ibm,scp,seeweb,shadeform,verda]"
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   Clone o projeto de exemplo no local de workdir

   git clone https://github.com/pytorch/examples.git ~/torch_examples
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   Salve o YAML da tarefa de exemplo do README como my_task.yaml

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   Inicie a tarefa na sua infraestrutura (requer acesso a GPU)

   sky launch my_task.yaml

Antes de usar

• !Para executar cargas de trabalho reais, são necessárias contas e cotas de nuvem ou um cluster Kubernetes/Slurm.
• !Para iniciar o exemplo, é necessário ter acesso a instâncias de GPU.

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é skypilot?

Sistema de código aberto para executar, gerenciar e escalar workloads de IA em Kubernetes, Slurm e mais de 20 provedores de nuvem ou GPU com uma única interface. SkyPilot é um sistema para executar, gerenciar e escalar workloads de IA na infraestrutura que você já tem ou pode alugar. Os usuários descrevem uma tarefa em um arquivo YAML ou pela API Python, incluindo necessidades de recursos, dados para sincronizar, comandos de configuração e comandos de execução. Então, o SkyPilot encontra capacidade disponível entre GPUs reservadas, clusters Kubernetes, clusters Slurm ou vários provedores de nuvem, provisiona máquinas e transmite logs, com failover automático quando um provedor informa erros de capacidade.

skypilot é gratuito? Qual é a licença?

skypilot é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

skypilot ainda é mantido?

Manutenção ativa. O último commit de skypilot foi em 20 de out. de 2026.

Para que posso usar skypilot?

Treinar ou fazer fine-tuning de modelos grandes em várias nuvens com GPU para evitar falta de capacidade. Disponibilizar endpoints de LLMs de código aberto, como vLLM ou SGLang, nas suas próprias GPUs. Oferecer às equipes de ML uma interface simples para executar jobs em um cluster Kubernetes compartilhado, gerenciado pela equipe de infraestrutura. Executar experimentos em lote ou varreduras de hiperparâmetros com enfileiramento e limpeza automáticos.

Como instalar skypilot?

Instale o SkyPilot com uv e escolha suas nuvens: uv pip install "skypilot[kubernetes,aws,gcp,azure,oci,nebius,lambda,runpod,fluidstack,paperspace,cudo,ibm,scp,seeweb,shadeform,verda]" Clone o projeto de exemplo no local de workdir: git clone https://github.com/pytorch/examples.git ~/torch_examples Salve o YAML da tarefa de exemplo do README como my_task.yaml Inicie a tarefa na sua infraestrutura (requer acesso a GPU): sky launch my_task.yaml

Onde consigo skypilot?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/skypilot-org/skypilot