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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
deep-learning-containers - 高效优化的TensorFlow、PyTorch与MXNet深度学习环境
AWS Deep Learning ContainersAmazon SageMakerGithubMXNetPyTorchTensorFlow开源项目
AWS Deep Learning Containers提供预配置的Docker镜像，支持TensorFlow、PyTorch和MXNet的模型训练与服务。集成了Nvidia CUDA和Intel MKL库，优化了GPU和CPU实例性能。这些容器已在Amazon SageMaker、EC2、ECS和EKS上进行了测试和验证，确保广泛应用和稳定性能。了解更多关于兼容镜像的信息，助力高效开发与部署AI模型。
mlops-with-aws-datascientists - 面向数据科学家的AWS MLOps实践课程
AWSDevOpsGithubMLOps实践课程开源项目数据科学
这是一个开源的GitHub仓库，提供由Manifold AI Learning开发的AWS MLOps实践课程。该项目面向数据科学家和DevOps工程师，涵盖AWS平台上的MLOps任务实用技能，包括实践操作和在线研讨会。此外还提供MLOps训练营和Python编程等相关课程资源，旨在帮助学习者掌握AWS环境中的MLOps实践能力。
hopsworks - 基于Python的机器学习特征库和MLOps平台
GithubHopsworksMLOpsML平台云服务开源项目特征存储
Hopsworks 是一个安全且可治理的数据平台，适用于机器学习资产的开发、管理和共享功能。支持特征库和模型管理，以及特征和训练管道的开发及运行。可作为独立特征库，支持云环境和本地部署，并无缝集成 AWS、Azure 和 GCP 等第三方平台。提供丰富的文档和教程以优化使用体验。
kube-opex-analytics - 开源Kubernetes资源分析与成本优化解决方案
GithubKubernetes命名空间统计容量规划开源项目成本优化资源使用分析
kube-opex-analytics是一个开源的Kubernetes资源分析工具，专注于成本优化。它通过跟踪集群资源消耗，生成小时、日、月维度的使用报告，帮助组织优化开支。该工具提供命名空间级资源统计、非可分配容量分析、集群使用情况和资源效率评估等功能。借助内置仪表板和Prometheus导出器，kube-opex-analytics为技术和财务团队提供数据支持，助力决策制定。
awesome-kubeflow - Kubeflow开源生态系统 云原生机器学习工作流平台
GithubKubeflowKubernetesMLOps云原生开源项目机器学习工作流
Awesome-kubeflow收录了Kubeflow相关的优质项目和资源。作为CNCF孵化项目,Kubeflow致力于简化Kubernetes上的机器学习工作流部署。该列表涵盖Kubeflow核心组件、生态系统项目、书籍、博客和视频等全方位资源,适合开发者和数据科学家了解Kubeflow并应用于MLOps实践。
generative-ai-cdk-constructs - 利用多服务AWS CDK模式构建生成型AI架构
AWS CDKAWS Generative AI CDK ConstructsAWS LambdaAmazon BedrockAmazon SageMakerGithub开源项目
AWS Generative AI CDK Constructs库是一个开源扩展包，提供多服务和架构良好的模式，帮助开发者通过代码定义解决方案，实现可预测和可重复的基础设施。该库基于AWS CDK，涵盖数据摄取管道、问答系统、文档摘要和SageMaker模型部署等多种场景，并遵循最佳实践配置，适用于Python、TypeScript、C#和Go。旨在简化生成型AI解决方案开发流程，帮助快速上手并构建稳定可靠的架构。
awesome-k8s-resources - Kubernetes工具和资源综合指南
DevOpsGithubKubernetes云原生容器编排开源项目集群管理
本项目汇集了丰富的Kubernetes工具和资源，包括命令行工具、集群配置、自动化、CI/CD、监控、安全和数据管理等多个领域。列表中的开源项目按GitHub星级分类，为Kubernetes用户和开发者提供全面的工具选择，旨在简化Kubernetes使用流程，提升开发效率和集群运维水平。
awesome-kubernetes - Kubernetes资源大全:从入门到精通的权威指南
DevOpsGithubKubernetes云原生容器编排开源项目微服务
这是一个全面的Kubernetes资源汇总,涵盖入门指南、高级技巧、教程、工具和最佳实践。项目由社区维护并持续更新,为开发者和运维人员学习使用Kubernetes提供权威参考。作为探索容器编排和云原生技术的理想起点,本列表包含丰富的学习材料和实用工具,助力用户掌握Kubernetes生态系统。
learn_devops - DevOps技能全面学习资源项目
Github云服务提供商基础设施即代码容器技术开源项目操作系统数据库
learn_devops项目是一个综合性DevOps学习资源库，包含463个学习任务。涵盖云认证、容器技术、数据库、基础设施即代码和可观测性等领域。项目涉及AWS、Azure、GCP等主流云平台，以及Docker、Kubernetes、Ansible等DevOps工具。另外还提供Linux命令、面试准备和生产力工具等实用资源，适合DevOps工程师系统学习和提升技能。
studio-lab-examples - 使用Amazon SageMaker Studio Lab的AI/ML学习示例
AI/MLAmazon SageMakerGithubJupyter notebooksSageMaker Studio Lab开源项目数据科学
本页面展示了如何使用Amazon SageMaker Studio Lab构建AI/ML学习环境的Jupyter笔记本示例，适用于个人数据科学家的ML学习之旅。包含计算机视觉、自然语言处理、地理空间数据科学和生成深度学习等领域的示例，以及详细的设置指南和AWS资源的连接方法。用户可以无需账户阅读或运行笔记本，并通过GitHub分享项目，是成为AI/ML实践者的有用参考资源。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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