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在Amazon EKS上构建和优化数据和AI/ML平台的综合资源

Amazon EKSAI/ML数据分析流媒体平台分布式数据库Github开源项目

Data on EKS是一个开源项目，提供全面的Terraform蓝图和最佳实践，帮助在Amazon EKS上扩展和优化数据与AI/ML工作负载。通过AWS Trainium、AWS Inferentia和NVIDIA GPUs等资源，用户可以部署多种解决方案，例如Apache Spark和TensorFlow。访问Data on EKS网站，了解如何创建强大集群，并探索AI/ML平台、数据分析和流处理工具的使用指南，有效管理数据工作负载。

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介绍相关项目
eks-anywhere - 本地数据中心实现Kubernetes集群管理
Amazon EKS AnywhereGithubKubernetes云原生容器编排开源项目混合云
Amazon EKS Anywhere使本地数据中心能够部署和管理Kubernetes集群。它基于Amazon EKS Distro构建，提供与AWS云端一致的管理体验。该项目支持多个Kubernetes集群的全生命周期管理，这些集群可独立于AWS服务运行，为企业提供灵活的容器编排解决方案。
ai-on-gke - 在GKE上构建高效AI/ML工作负载平台
AI/MLGKEGithubJupyterHubKubernetesTerraform开源项目
AI on GKE项目提供在Google Kubernetes Engine上运行AI/ML工作负载的资产。项目包含基础设施编排、分布式计算和数据处理框架集成，支持多团队资源共享。通过Jupyter Hub和Ray集群部署模块，开发者可以快速搭建AI/ML环境。利用GKE功能，实现高效的大规模AI训练和服务部署。
amazon-eks-ami - Amazon EKS 工作节点 AMI 构建工具
AMI构建AWSAmazon EKSGithubKubernetesPacker开源项目
amazon-eks-ami 项目提供构建自定义 Amazon EKS AMI 的资源和配置脚本，采用与官方 EKS 优化 AMI 相同的配置。项目包括详细文档、入门指南和构建步骤，支持定制 Kubernetes 版本和操作系统。适用于需要创建特定 EKS 工作节点镜像的用户。
data-science-on-aws - 在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南，涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程
AWSGithubSageMaker开源项目数据科学机器学习自然语言处理
该项目提供在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南，涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程。内容包括使用Amazon SageMaker构建AI/ML管道、BERT模型文本分类、高级模型训练及实时流分析等。项目特别关注自然语言处理任务，为数据科学家和机器学习工程师展示了AWS云端AI解决方案的实际应用。
data-solutions-framework-on-aws - AWS数据解决方案框架加速企业数据平台构建
AWSCDKGithub基础设施即代码开源项目数据解决方案框架最佳实践
Data Solutions Framework on AWS是基于AWS CDK开发的数据解决方案框架，内置AWS最佳实践。该框架支持TypeScript和Python，提供智能默认配置和可定制模块，让开发者能通过基础设施即代码(IaC)快速组建数据平台。DSF大幅缩短了数据平台的开发周期，同时保证了解决方案的质量和规范。框架的抽象层设计使开发者能够专注于业务逻辑，而不必深入云基础设施细节。
kubeflow - 简单、可移植且可扩展的Kubernetes上的AI/ML平台
AIGithubKubeflowKubernetes开源项目机器学习
Kubeflow项目专注于在Kubernetes上简化、可移植且可扩展的AI/ML解决方案。它包含多个开源组件，支持机器学习生命周期的各个阶段，如模型服务、实验管理和数据流水线等。提供丰富的官方文档和社区支持，用户可以通过GitHub获取详细信息和技术支持，这是构建AI/ML应用的理想工具。
terraform-aws-observability-accelerator - Terraform加速AWS环境可观察性部署与监控
AWS Observability AcceleratorGithubTerraform可观察性开源开源项目监控
这个开源项目为AWS环境提供基于Terraform的可观察性加速器，集成Amazon Managed Service for Prometheus和Amazon Managed Grafana等AWS托管服务。它包含精选的指标、日志、跟踪收集方案，以及预配置的告警规则和Grafana仪表板。项目涵盖EKS、ECS等多个模块，可快速为AWS基础设施和自定义应用实现全面监控，帮助用户在短时间内建立深度可观察性系统。
aws-ai-ml-workshop-kr - AWS人工智能与机器学习韩语学习资源库
AI/MLAWSGithubSageMaker开源项目机器学习深度学习
此项目是AWS AI/ML韩语学习资源库，包含多类示例代码，涵盖AI服务、应用AI、SageMaker、集成应用及生成式AI等领域。提供丰富学习材料和实践案例，适合不同水平的开发者深入了解AWS AI/ML服务。资源包括自学指南和实际应用示例，全面支持韩语用户学习和应用AWS人工智能技术。项目还包括AWS Neuron相关示例，涉及Inferentia和Tranium等技术，为开发者提供更广泛的AWS AI基础设施应用知识。资源库采用Apache 2.0许可证，鼓励社区贡献，但目前正在完善外部贡献机制。
learning-cloud - 云计算学习资源库及实践指南
DevOpsGenAIGithub云服务提供商云架构云计算学习开源项目
该项目汇集了超过100个云计算学习资源，内容覆盖AWS、Azure和GCP等主流公共云平台。资源包括最新的生成式AI内容、云架构模式、无服务器架构和生物信息学应用等热门主题。提供视频课程、GitHub代码库和技术博客等多种形式，适合不同层次的学习者。项目还为云计算新手提供入门指南和常见问题解答。内容定期更新，确保学习者能够获取最新的云计算技术和趋势信息。资源库不仅涵盖基础知识，还深入探讨了高级主题，如云成本控制、DevOps最佳实践和量子计算等前沿领域。所有资源均由经验丰富的云计算专家精心制作，注重实用性和可操作性。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
相关项目
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