Skypilot 是由 skypilot-org 开发的开源云资源管理和任务调度工具，专为简化在多云和本地集群上运行 AI/ML 工作负载而设计。该工具提供了统一的接口来管理不同云提供商的资源，自动化环境配置、依赖安装和分布式任务编排，让开发者能够专注于模型开发而不是基础设施管理。Skypilot 特别适合需要在多个云平台之间灵活切换或需要成本优化的场景。
核心功能
Skypilot 提供了一键式的多云任务启动和管理能力，支持 AWS、GCP、Azure 等主流云平台以及本地 Kubernetes 集群。工具能够自动化环境准备，包括 Docker 镜像构建、依赖包安装、数据同步等繁琐工作。Skypilot 内置了智能的资源调度算法，能够根据任务需求自动选择最优的实例类型和可用区，最大化性能和成本效益。平台支持分布式训练任务的编排，能够自动配置多节点集群和网络通信。Skypilot 还提供了任务监控和日志收集功能，方便追踪训练进度和诊断问题。
技术特点
Skypilot 采用插件式的后端适配架构，可以轻松扩展支持新的云提供商和资源类型。工具提供了简洁的 CLI 命令行界面和 Python SDK，方便与现有的开发工作流集成。Skypilot 支持自动的 spot 实例管理，在实例被回收时能够自动迁移任务到新实例，显著降低云计算成本。平台内置了智能的缓存机制，能够复用已安装的环境和数据，加快后续任务的启动速度。Skypilot 还支持任务队列和依赖管理，可以编排复杂的 ML 工作流。
应用场景
Skypilot 特别适合需要在云端进行大规模模型训练的团队，能够快速试验不同的训练配置和超参数。对于需要成本优化的项目，Skypilot 的多云支持和 spot 实例管理能够显著降低训练成本。在异构集群上部署模型推理服务时，Skypilot 能够简化环境配置和服务编排。对于研究机构和初创公司，Skypilot 降低了使用云资源的门槛，无需深入了解各个云平台的复杂配置。在需要跨云平台迁移或多云部署的场景中，Skypilot 提供了统一的接口，避免了厂商锁定。