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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
kubernetes-learning - Docker和Kubernetes实践指南，从入门到精通
CNCFDockerGithubKubernetes云原生容器编排开源项目
这是一个全面的Docker和Kubernetes学习资源，涵盖从基础到高级的内容。教程包括Docker基础、Kubernetes集群搭建、运行原理、控制器使用、调度策略、运维技巧、Helm工具应用等。还介绍了基于Kubernetes的CI/CD实现，为开发者提供了系统化的容器化和云原生技术学习路径。
XenonStack - 全面数据与AI基础设施解决方案
AI工具AWS业务流程决策智能生成式AI自主运营
XenonStack专注于简化和扩展企业级数据和AI解决方案。公司提供生成式AI应用、自主安全和网络运营、自主数据管理等服务,通过AI和机器学习技术助力企业智能化运营。XenonStack服务航空航天、制造、金融、零售等行业,为客户提供创新的数据和AI驱动解决方案,提升运营效率和决策能力。
Milk Infrastructure - 智能Kubernetes集群管理与自动扩展平台
AI工具KubernetesMilk基础设施即代码开发者体验自动化部署
Milk Infrastructure是一个智能化的Kubernetes集群管理平台。该平台通过AI技术自动创建和管理最小资源的集群，支持动态扩展。它提供基础设施即代码、内置CI/CD、一键式生产环境克隆和无缝本地测试等功能，大大简化了开发流程。Milk支持多云部署，兼容各种编程语言，符合SOC2标准，在保证生产级性能的同时降低了运营成本。通过与GitHub集成，Milk实现了高效的自动化部署，为开发者提供了卓越的基础设施管理体验。
devops-basics - 全面的DevOps工具链学习与实践资源库
DevOpsGithub云服务容器化开源项目持续集成自动化
devops-basics项目是一个综合性DevOps学习资源库，涵盖20多个核心DevOps主题。项目为每个主题提供概述、官方文档链接、实践示例和进阶资源，助力从初学者到专业人士全面提升DevOps技能。作为DevOps三部曲的首部，该项目为DevOps工具链的学习和实践提供了系统化的指导。项目内容包括Docker、Kubernetes和Terraform等20多个关键DevOps工具和技术，通过系统化的学习结构，为DevOps领域的学习者提供了从入门到精通的完整学习路径。
awesome-opensource-data-engineering - 全面的数据工程开源项目资源库
Github开源开源项目数据分析数据处理数据工程数据管理
该资源库汇集了数据工程领域的开源项目，覆盖数据分析、业务智能、数据湖和数据治理等方面。包含Apache Spark、Flink等分析工具，Debezium、Kafka等数据捕获和消息系统，以及各种数据格式、集成工具和工作流管理系统。为数据工程实践提供了全面的开源解决方案参考。
generative-ai-on-aws - 在AWS平台上开发和部署生成式AI应用的全面指南
AWSGenerative AIGithub人工智能开源项目模型优化深度学习
这本由AWS专家编写的指南全面介绍了在AWS平台上开发和部署生成式AI应用的过程。内容涵盖从基础知识到高级技术，包括提示工程、大型语言模型、模型优化、微调技术、RLHF、RAG和多模态模型等。本书探讨了如何利用Amazon Bedrock等AWS服务构建先进的生成式AI解决方案，为开发者和企业提供了在AWS上实施生成式AI的实用知识。
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。
DevOps-Projects - DevOps项目展示自动化部署与容器化实践
CI/CDDevOpsGithub云构建容器化开源项目自动化部署
本项目汇集了多个DevOps实践案例，涵盖自动化Web开发环境、Docker容器部署、嵌套容器化、CI/CD环境管理及Terraform自动化CloudBuild等领域。项目整合了Git/GitHub、Jenkins和Docker等主流技术，展示了现代化的部署流程和环境管理解决方案。通过具体实例演示了DevOps在实际应用中的价值，包括提高开发效率、简化部署流程和优化资源管理。这些项目为有意深入了解DevOps实践的开发者和运维人员提供了宝贵的参考资料。
awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率
DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目
该项目提供了多种开源工具，旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量，可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别，且均为活跃维护，适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具，从而提高AI系统的开发效率和质量。
awesome-data-engineering - 数据工程全面技术资源指南
Github大数据开源项目数据处理数据存储数据工程数据库
本资源列表全面覆盖数据工程领域,包括数据库、数据摄取、文件系统和序列化格式等核心技术。汇集Kafka、Hadoop、Spark等主流开源项目和创新解决方案,为数据工程实践提供系统性参考。内容涵盖从基础设施到前沿技术,是数据工程师深入学习和技术选型的重要指南。
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