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beam

统一批处理和流处理的数据并行处理模型

Apache Beam是一个统一的数据处理模型,用于定义批处理和流处理的并行数据处理管道。它提供多语言SDK构建管道,并可在Apache Flink、Spark等分布式处理后端上执行。Beam支持Java、Python和Go等语言,为各类开发者提供灵活的开发环境。该项目采用统一模型处理批处理和流处理数据,支持多种编程语言,并可在多个分布式处理平台上运行。它为不同类型的开发者提供了灵活的工具,简化了大规模数据处理的复杂性。

machine - 高效灵活的Go语言数据工作流库
GithubGo语言MachineOpenTelemetry函数式编程开源项目数据工作流
Machine是Go语言开发的数据工作流库,支持构建简洁和复杂的工作流。该库提供转换、过滤、条件分支和分发等功能,可灵活处理各类数据。Machine集成OpenTelemetry,便于收集指标和跟踪。它适用于多种数据处理场景,支持循环、重试和自我修复机制。
mleap - 快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包
GithubMLeapScikit-learnSpark开源项目性能机器学习数据管道
MLeap提供高性能、便携、易于集成的生产库,支持将Spark和Scikit-learn的机器学习流水线导出为便携格式并执行。通过其执行引擎和序列化格式,数据科学家和工程师可以无需依赖Spark或Scikit-learn环境,将数据流水线和算法轻松部署到生产环境中。MLeap支持多种序列化格式(如JSON、Protobuf),并与现有技术高度集成,提供用户灵活定制数据类型和转换器的能力。
tfx - 基于TensorFlow的生产级机器学习流水线平台
Apache AirflowGithubGoogleTFXTensorFlow开源项目机器学习平台
TFX是Google开发的基于TensorFlow的生产级机器学习平台,提供配置框架来搭建多个TFX组件的机器学习流水线。该流水线可以用Apache Airflow和Kubeflow Pipelines进行编排,组件和编排系统都可扩展,支持ML Metadata后端来实现实验追踪和模型热启动等高级功能。TFX适用于Python 3.9至3.10,兼容多种主要依赖库。
redun - 以高效表达和增量计算为核心的多功能工作流引擎
GithubPythonredun后端工作流引擎开源项目数据处理
redun是一个用Python实现的高效工作流框架,它通过惰性表达式定义工作流,在自动并行化、缓存和数据追溯方面表现出色。支持多种计算后端,包括线程、进程、AWS批处理和Spark作业,适用于生物信息学、化学信息学和Web数据提取等领域。其主要特性包括动态DAG创建、数据和代码变化的增量计算、缓存重用和数据追溯日志,保障了工作流的灵活性和可扩展性。
pipeless - 开源框架,简化计算机视觉应用开发和部署
GithubPipeless多流处理实时处理开源框架开源项目计算机视觉
Pipeless是一个开源框架,旨在简化计算机视觉应用的开发和部署过程。该框架自动化处理代码并行化、多媒体管道和内存管理等复杂任务,加速实时应用开发。Pipeless采用模块化设计,支持动态组合处理阶段和多种推理运行时,可部署于边缘设备和云端。通过简化开发流程,Pipeless有效提升了计算机视觉项目的开发效率。
taskflow - 基于DAG的轻量级任务编排框架 简化业务流程
Githubtaskflow任务编排并行执行开源项目弱依赖有向无环图
Taskflow框架基于DAG模型,实现轻量级任务编排。核心功能包括组件复用、同步异步编排、条件判断和分支选择。其优势在于任务模块化、易调整和结构清晰,有助于降低开发维护成本。框架还支持通用能力封装和平台化构建,适用于多种业务场景的流程管理需求。
deepstream.io - 开源实时服务器框架 支持数据同步消息传递和远程调用
GithubRPCdeepstream实时服务器开源项目数据同步消息传递
deepstream是一个受金融交易技术启发的开源实时服务器框架。它提供记录、事件和RPC三大核心功能,支持高效率大规模的数据同步、消息传递和远程调用。该框架适用于开发各类实时应用,并具备完善的身份验证和权限控制机制。deepstream安装便捷,使用简单,拥有活跃的社区支持。
inlong - 高性能海量数据集成框架 支持实时处理与分析
Apache InLongGithub大数据开源项目数据传输数据集成流处理
Apache InLong 是一个高性能的海量数据集成框架,支持数据摄取、同步和订阅。该框架提供自动化和可靠的数据传输,支持批处理和流处理,适用于构建实时数据分析应用。InLong 已在实际生产环境中运行多年,每日处理数十万亿级数据,具备卓越的性能、可靠性和可扩展性。
inferflow - 为大语言模型提供高效灵活的推理解决方案
GithubInferflow大语言模型开源项目推理引擎模型服务量化
Inferflow是一款功能强大的大语言模型推理引擎,支持多种文件格式和网络结构。它采用3.5位量化和混合并行推理等创新技术,提高了推理效率。用户通过修改配置文件即可部署新模型,无需编写代码。Inferflow支持GPU/CPU混合推理,为模型部署提供灵活选择。该项目为研究人员和开发者提供了高效易用的LLM推理工具。
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