最佳Kubernetes AI工具与开源项目合集
Training Operator学习资料汇总 - Kubeflow分布式机器学习训练工具
Training Operator是Kubeflow项目的一个组件,用于在Kubernetes上进行可扩展的分布式机器学习模型训练。本文汇总了Training Operator的相关学习资料,帮助读者快速了解和上手使用这个强大的工具。
OpenPAI学习资料汇总 - 开源AI资源调度与集群管理平台
OpenPAI是一个开源的AI资源调度和集群管理平台,提供了全栈的深度学习解决方案。本文汇总了OpenPAI的学习资料和相关资源,帮助用户快速入门和深入了解这个强大的AI平台。
k8sgpt学习资料汇总 - 为Kubernetes赋予人工智能超能力的工具
k8sgpt是一个用于扫描Kubernetes集群、诊断和分类问题的工具,可以用简单的英语解释Kubernetes集群中的问题。本文汇总了k8sgpt项目的各种学习资料和相关资源,帮助大家更好地了解和使用这个强大的Kubernetes辅助工具。
SQLFlow入门指南 - 将SQL与AI结合的开源项目
SQLFlow是一个创新的开源项目,旨在将SQL与人工智能技术结合,让开发人员能够使用SQL语法来开发机器学习应用。本文介绍了SQLFlow的主要特性、使用方法和学习资源。
Runbooks:基于Kubernetes的LLM微调工具
Runbooks是一个开源项目,可以在Kubernetes集群上对大型语言模型(LLM)进行微调。它提供了一种简单高效的方式来定制和优化LLM,以适应特定的应用场 景和需求。
LLM Starter Pack: 在Kind集群上快速部署和使用大语言模型
本文介绍了CNCF的LLM Starter Pack项目,这是一个可以在本地Kubernetes集群上快速部署和使用大语言模型的开源工具包。文章详细讲解了项目的背景、功能特性、使用方法以及技术实现,为想要学习和实践大语言模型的开发者提供了一个便捷的入门方案。
Awesome Cloud Native: 精选云原生工具、软件和教程列表
一个精心策划的关于云原生工具、软件和教程的精选列表,旨在帮助开发者快速了解和使用云原生技术栈。
Karpur: 为Kubernetes带来智能化的开源可视化工具
Karpur是一款专为Kubernetes设计的开源智能可视化工具,为开发者和平台工程团队提供先进的搜索、洞察和AI能力,帮助用户更好地掌控和管理Kubernetes集群。
Docker NVIDIA EGL桌面 - 基于Kubernetes的开源远程云/HPC图形或游戏流媒体平台
Docker NVIDIA EGL桌面是一个为Kubernetes设计的KDE Plasma桌面容器,支持通过WebRTC和HTML5为NVIDIA GPU提供OpenGL EGL和GLX、Vulkan以及Wine/Proton功能,提供开源的远程云/HPC图形或游戏流媒体平台。
Kubeflow: 云原生机器学习平台的崛起之路
Kubeflow是一个开源的云原生机器学习平台,为在Kubernetes上部署机器学习工作流提供了简单、可移植和可扩展的解决方案。本文全面介绍了Kubeflow的发展历程、核心功能、生态系统以及在企业中的应用案例。
Docker NVIDIA GLX Desktop: 功能强大的云端虚拟桌面解决方案
深入探讨Docker NVIDIA GLX Desktop项目,这是一个基于KDE Plasma的Docker容器,支持OpenGL、Vulkan和NVIDIA GPU,可通过WebRTC和HTML5提供远程云端图形或游戏流媒体平台。本文详细介绍了项目特性、使用方法、配置选项以及常见问题的解决方案。
Pachyderm: 数据驱动的自动化数据转换与版本控制平台
Pachyderm是一个强大的数据工程平台,通过数据版 本控制和血缘追踪实现复杂数据管道的自动化,为数据科学家和工程师提供高效的数据处理解决方案。
Nuclio: 高性能无服务器平台助力数据科学与实时处理
Nuclio是一个开源的高性能无服务器框架,专注于数据密集型、I/O密集型和计算密集型工作负载。它与流行的数据科学工具无缝集成,支持多种数据和流式处理源,能够在CPU和GPU上执行,是数据科学家和开发者的理想选择。
Talos：为Kubernetes打造的现代Linux发行版
Talos是一个专为Kubernetes设计的安全、不可变且极简的Linux操作系统，旨在提供高效、可靠的容器化环境。
TriggerMesh: 开源的事件驱动集成平台
TriggerMesh是一个强大的云原生集成平台,为开发者提供了构建事件驱动应用的完整解决方案。本文将深入介绍TriggerMesh的核心特性、架构设计以及应用场景。
AI系统学校：探索人工智能基础设施的前沿
AI系统学校是一个全面的资源库，旨在帮助研究人员和工程师深入了解人工智能系统的设计、开发和部署。本文将详细介绍该项目的主要内容、学习资源以及在AI基础设施领域的最新进展。
Kubeflow Pipelines:打造机器学习工作流的利器
Kubeflow Pipelines是一个强大的开源平台,用于构建和部署可移植、可扩展的机器学习工作流。本文将深入介绍Kubeflow Pipelines的架构、功能和使用方法,帮助读者快速上手这一机器学习工作流利器。
Seldon Core: 开源MLOps框架助力机器学习模型部署
Seldon Core是一个强大的开源MLOps框架,旨在帮助数据科学家和工程师快速、高效地将机器学习模型部署到生产环境中。本文将深入介绍Seldon Core的主要功能、核心组件以及它如何简化模型部署流程,提高生产效率。
Argo Workflows: 强大的Kubernetes原生工作流引擎
探索Argo Workflows如何revolutionize Kubernetes上的任务编排,从基本概念到高级特性,全面了解这个开源工作流引擎的优势与应用场景。
KFP-Tekton: 将Kubeflow Pipelines与Tekton结合的强大工具
KFP-Tekton是一个将Kubeflow Pipelines与Tekton相结合的开源项目,为机器学习工作流提供更强大的管道编排能力。
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