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文档项目介绍：beta9
beta9 是一个为生成式人工智能提供支持的云平台。它的设计旨在全球范围内，通过裸机服务器快速启动无服务器 GPU 任务，因而无论身处何处，用户都可以享受到低延迟的计算资源。
主要特性
- 友好的 Python 接口: 用户可以利用该接口轻松运行无服务器的工作负载。
- 自动伸缩: 系统能够自动调整资源使用，并具备自动缩减至零的功能。
- 边缘大文件读取: 借助分布式跨区域存储，可以在边缘设备上读取大文件。
- 轻松连接裸机节点: 只需一条 cURL 命令即可将裸机节点连接到用户的集群。
- 服务器集群管理: 通过 Tailscale 驱动的服务网状网络，用户可管理其服务器集群。
- 端到端加密: 利用 WireGuard，确保任务安全地运行。
工作原理
运行无服务器 AI 工作负载
只需在代码中添加 endpoint 装饰器，用户即可获得一个负载均衡的 HTTP 端点（支持身份验证）来调用他们的代码。此外，用户还可以通过 @function 装饰器运行长时间运行的函数，使用 @task_queue 部署任务队列，并通过 @schedule 安排计划任务。
示例代码：
from beta9 import endpoint
# 这将在用户的集群中远程执行 A100-40 GPU 上
@endpoint(cpu=1, memory=128, gpu="A100-40")
def square(i: int):
return i**2
只需一条指令即可部署：
$ beta9 deploy app.py:square --name inference
=> Building image
=> Using cached image
=> Deployed 🎉
在全球范围内的裸机服务器上运行
用户可以通过一个 CLI 命令和一条 cURL，将任何 GPU 连接到其集群。
示例命令：
$ beta9 machine create --pool lambda-a100-40
服务器管理
通过一个集中控制平台，管理用户分布在不同区域的集群。
本地安装
用户可以在本地或现有的 Kubernetes 集群中运行 Beta9。需要使用 k3d 进行本地开发，并确保 Docker 的安装。用户可以通过运行 make setup 命令来实现全自动化的设置。同时，还需要 Python 3.8 或更高版本以配置 SDK。
贡献及社区支持
Beta9 项目欢迎大小贡献。用户可以提交功能请求或漏洞报告，或者通过 GitHub 为项目添加新功能和改进。此外，用户也可以通过 Slack、GitHub 或 Twitter 与项目维护人员沟通，获取支持和最新的项目更新。
致谢
感谢所有为 beta9 项目做出贡献的开发者们！
