aistore

分布式存储系统专为AI与PB级深度学习优化

AIStore是专为AI应用设计的轻量级存储系统,具备线性扩展能力和运行时节点弹性。支持从单机到大规模集群部署,提供统一命名空间、ETL卸载和文件数据集等功能。AIStore与PyTorch集成,采用REST API和S3兼容接口,支持多种后端存储,适用于AI和深度学习工作负载。

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介绍相关项目

ustore - 模块化多模态事务数据库，AI和语义搜索的高性能解决方案

GithubUStore事务性人工智能多模态开源项目数据库

UStore是一款面向AI和语义搜索的高性能数据库系统。它支持多种存储引擎，可处理二进制对象、文档、图形和向量数据。UStore提供多语言驱动，集成Pandas和NetworkX API，并支持向量搜索。其模块化、多模态和事务性设计使其成为构建灵活数据存储解决方案的有力工具。

modelstore - 允许对机器学习模型进行版本控制、导出和保存到文件系统或云存储提供商Python库

Githubmodelstore多云支持开源开源项目机器学习模型管理版本控制

modelstore是一个Python库，可在本地文件系统或多种云存储（如AWS、GCP、Azure）中进行机器学习模型的版本管理、导出、保存和下载。无需跟踪服务器，支持模型域和状态管理、即时下载或内存加载，也可用作命令行工具。支持多个机器学习库，如TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn等。详细信息请参考官方文档。

alluxio - 跨计算框架的高效虚拟存储系统

AlluxioDockerGithub分布式存储系统开源项目数据管理社区

Alluxio是一个虚拟分布式存储系统，用于在计算框架与多个存储系统之间搭建桥梁，使计算应用能够通过统一接口访问各种存储资源。凭借其出色的数据管理能力，Alluxio已被众多知名企业采用，管理数PB的数据，部署规模可达3000个节点以上，同时提供多个社区互动渠道如Slack和社区会议。

petastorm - 开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据

Apache ParquetGithubPetastorm分布式训练开源项目机器学习框架深度学习

Petastorm是一个开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据。该库兼容Tensorflow、PyTorch和PySpark等主流Python机器学习框架，也可用于纯Python代码。Petastorm支持多种数据压缩格式，提供方便的API用于数据生成和读取，并支持列选择、并行读取、行过滤等功能。用户可以轻松在单机或Spark集群上生成数据集，是构建高效机器学习管道的理想工具。

deeplake - 面向 AI 的数据库，由针对深度学习应用程序优化的存储格式提供支持

AI数据库Deep LakeGithub向量存储开源项目数据版本控制深度学习

Deep Lake是一个为深度学习设计的AI数据库，提供多云和本地数据存储方案，支持动态数据类型如嵌入向量、音频、视频等。它通过即时可视化、高级查询和向量搜索功能，以及与LangChain、Weights & Biases等工具的无缝整合，优化了企业级LLM产品的部署和数据管理。该平台适用于各种规模的数据，支持无服务器架构。

Lightning AI - 一体化AI开发平台助力从原型到部署全流程

AI工具AI开发GPU计算Lightning AIStudio云端开发

Lightning AI是由PyTorch Lightning创始团队开发的综合AI开发平台。该平台集成了代码协作、原型设计、模型训练、规模化和部署等功能，提供零配置环境和免费GPU时长。其按需付费模式和AWS集成简化了AI开发流程，提升团队效率。平台支持从简单应用到大规模模型的多种AI项目，目前服务于超过10,000家组织。

pystore - 快速高效的Pandas时间序列数据存储库

GithubPandasParquetPyStore开源项目数据存储时间序列

PyStore是专为Pandas时间序列数据设计的快速存储库。它利用Pandas、Numpy、Dask和Parquet技术，实现高效的数据存储和查询。支持本地文件系统，每秒可处理数百万行数据。PyStore提供集合管理、快照和元数据查询功能，适合大规模时间序列数据的存储和分析。

storj - 分布式云存储革新安全可靠的去中心化网络

GithubS3兼容平台Storj分布式云存储加密文件存储开源项目

Storj是一个开源的分布式云存储平台，提供S3兼容的安全数据存储解决方案。通过全球计算机网络实现文件加密和分散存储，确保数据安全性和高可用性。项目支持社区贡献，提供测试网络、Uplink CLI和S3网关等功能，以低成本高效率的方式构建去中心化存储生态系统。Storj致力于革新分布式存储技术，为用户提供可靠、经济的云存储选择。

dstack - 轻量级AI模型管理工具，兼容Kubernetes与主流云服务

AI模型管理GithubGoogle Cloud TPUNVIDIA GPUdstack云提供商开源项目

dstack是一款轻量级工具，专为AI模型的开发、训练和部署而设计，可以作为Kubernetes的替代品。支持NVIDIA GPU和Google Cloud TPU，并兼容多种云服务提供商（如AWS、GCP、Azure等）和本地集群。dstack使用简单，无论是在云端还是本地，都能轻松配置和管理集群。其最新版本不断更新，提供高效便捷的体验。

pai - 兼容多种AI框架与硬件的开源AI平台

AI平台GithubKubernetesMicrosoftOpenPAI开源项目深度学习

OpenPAI是一个共享AI计算资源的开源平台，支持本地、混合和公共云部署，兼容多种AI框架和硬件。平台通过模块化设计和用户友好的体验，提供从训练到部署的完整解决方案，适合深度学习任务。OpenPAI支持分布式训练、虚拟集群管理，并提供丰富的扩展和定制功能。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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