编程智能体与代码 · 工具介绍
Nebuly nos
在 Kubernetes 中按任务需求划分 GPU 资源，并通过弹性配额让命名空间借用暂时空闲的资源。
Nebuly nos 能做什么
在 Kubernetes 中按任务需求划分 GPU 资源，并通过弹性配额让命名空间借用暂时空闲的资源。
- GPU云租户与计费管理
如何使用 Nebuly nos
让训练队列共享空闲 GPU 资源
准备输入
- 支持 GPU 的 Kubernetes 集群
- 任务资源请求
- 命名空间配额
操作步骤
- 安装调度组件并配置分区及配额策略。
- 提交具备明确 GPU 需求的任务。
- 观察任务分配和借用情况，检查隔离、吞吐及资源回收。
预期交付物
- GPU 分配配置
- 任务资源使用记录
部分分区方式需要额外设备插件；资源共享收益需按具体硬件和负载测试。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从编程智能体与代码角度评估Nebuly nos
把编程智能体与代码需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
能否读懂上下文
确认工具能够读取所需目录，且不会引入不必要的资料。
改动是否可审查
优先能展示差异、保留原文件和逐步验证的工作方式。
测试能否说明问题
测试应覆盖用户可见行为，不只证明代码能运行。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
继续看看这些工具
全部工具 →
Saturn Cloud
为 GPU 云服务提供多租户隔离、运营支持和计费管理能力。
piqc
以只读方式收集 Kubernetes 推理集群的模型、GPU 和吞吐事实，生成资源与成本检查报告。
Chimeraforge
在本地比较模型、量化方式、硬件和推理后端的部署方案，区分实测、推算与未知数据。
dstack
用服务端和 CLI 统一配置 GPU 资源、开发环境、训练任务及模型推理服务，覆盖云端和自有集群。
Kueue
为 Kubernetes 批任务管理排队、资源配额和准入顺序，并提供待运行工作负载的可见性。
Volcano
在 Kubernetes 上调度 AI、机器学习和其他批处理工作负载，支持多种训练与数据处理框架。