adaptdl-sched 是用于 Kubernetes 环境下深度学习任务调度的 Python 工具包，支持动态调整 GPU、CPU、内存资源，优化分布式训练效率。安装需前置部署 K8s 集群（1.18+）、Helm 3 及 Python 3.6+，通过 Helm 命令在集群中部署核心组件，适用于 PyTorch、TensorFlow 等框架的分布式训练场景。
adaptdl-sched 是一个用于自适应分布式训练调度的 Python 工具包，主要用于 Kubernetes（K8s）环境下的深度学习任务调度。它通过动态调整资源分配（如 GPU、CPU、内存），优化分布式训练的效率，支持自动扩展、弹性资源调度和容错处理，特别适用于 PyTorch、TensorFlow 等框架的分布式训练场景。
adaptdl-sched 需结合 Kubernetes 环境使用，安装步骤如下：
通过 Helm 在 K8s 集群中部署 adaptdl-sched 核心组件：
helm repo add adaptdl https://adaptdl.github.io/helm-charts
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