Concepts de base
Dflow는 클라우드 및 고성능 컴퓨팅 환경에서 확장 가능하고 관찰 가능한 AI 기반 과학 워크플로우를 구축할 수 있는 오픈소스 Python 도구킷입니다.
Résumé
Dflow는 AI 기반 과학 컴퓨팅 시나리오에 적합한 새로운 인프라를 지원하기 위해 개발되었습니다. 복잡한 프로세스 제어와 작업 스케줄링 기능을 제공하며, 클라우드와 고성능 컴퓨터 환경에서 유연하게 작동할 수 있습니다.
Dflow의 핵심 단위인 Operation(OP)은 재사용 가능하고 인프라 또는 컨텍스트에 독립적입니다. Dflow는 다양한 AI 기반 과학 프로젝트의 기반이 되어 왔으며, 이를 통해 과학 커뮤니티의 협업과 혁신을 촉진하고 있습니다.
Dflow의 주요 특징은 다음과 같습니다:
프로세스 제어 및 재현성: Argo Workflows를 통해 작업을 안정적으로 예약 및 관리하며, 컨테이너를 사용하여 다양한 플랫폼에서 일관된 환경을 제공합니다.
다양한 환경에 적응: 단일 머신에서 대규모 Kubernetes 클러스터까지 다양한 컴퓨팅 환경을 지원하며, 특히 과학 연구에 중요한 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경을 지원합니다.
유연한 규칙 및 로컬 디버깅: 예외 처리 및 장애 허용 정책을 설정할 수 있으며, 디버그 모드를 통해 컨테이너 없이 로컬에서 워크플로우를 실행할 수 있습니다.
Dflow는 전자 구조 계산, 분자 동역학, 생물학 시뮬레이션, 약물 설계, 재료 특성 예측, 자동화된 소프트웨어 테스트 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 또한 Dflow 생태계에는 재사용 가능한 OP와 고급 super OP가 포함되어 있어, 복잡한 워크플로우 개발을 지원합니다.
Stats
과학 컴퓨팅 시나리오에서 Dflow는 확장 가능한 컴퓨팅 리소스와 자동화된 워크플로우 관리를 지원합니다.
Dflow는 클라우드와 고성능 컴퓨터 환경에서 유연하게 작동할 수 있습니다.
Dflow의 핵심 단위인 Operation(OP)은 재사용 가능하고 인프라 또는 컨텍스트에 독립적입니다.
Dflow는 다양한 AI 기반 과학 프로젝트의 기반이 되어 왔으며, 과학 커뮤니티의 협업과 혁신을 촉진하고 있습니다.
Citations
"Dflow는 클라우드 및 고성능 컴퓨팅 환경에서 확장 가능하고 관찰 가능한 AI 기반 과학 워크플로우를 구축할 수 있는 오픈소스 Python 도구킷입니다."
"Dflow의 핵심 단위인 Operation(OP)은 재사용 가능하고 인프라 또는 컨텍스트에 독립적입니다."