envd 路线图

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短期目标 - 我们正在做什么 🎉

我们正在努力实现这些特性！

• 运行时
  • 支持数据集管理：Support data management in the environment
  • 支持 Kubernetes、Docker 运行时：Support both Kubernetes and Docker runtimes。数据科学家或 AI/ML 团队不仅在他们的主机上进行开发，也需要 GPU 集群来运行大规模的训练作业。envd 支持 Kubernetes 和 Docker 运行时。用户无需更改任何代码即可迁移到云端。
• 生态系统
  • 与 Flyte 等项目进行集成。
  • 提供 Web 界面

中期目标 - 我们接下来要做什么！🏃

• 构建语言
  • 支持 oh-my-zsh 插件配置
  • 实现 envd 的语言服务器
• 运行时
  • 在 dockerd 22.06-beta 中支持 buildkitd moby worker: Support buildkitd moby worker in dockerd 22.06-beta。这是一项重大的改进，可以加速构建过程。我们在 docker 22.06 中使用 moby worker，并在 docker 20.10 中回退到 docker worker。
  • 收集GPU/CPU 的指标，通过 Web UI 展示： Add agent to collect metrics in the container (or in the host)
• 生态系统
  • envd 的 vscode 扩展：Contribute the vscode-envd extension
  • 设计拓展机制加载用户自定义函数：Design the extension mechanism to reuse user-defined build funcs。用户可以运行 load(<custom-package>) 来加载自定义函数。

长期目标 - 正在规划中！⏩

下列工作对于 MVP 来说不是必需的，但它们是我们长期计划的一部分。如果您有兴趣，请随意查看！

• 构建语言
  • 支持更多语言。参见 feat: Support environments with multiple languages, feat: Support Julia language
• 运行时
  • 性能分析器：从 envd 环境中持续收集行级分析性能数据，帮助工程师找到训练代码中的瓶颈。
  • 支持与 OCI 规范兼容的运行时：Support the OCI runtime spec-compatible runtime。

持续更新中。