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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-homelab - 家庭实验室Kubernetes集群的完整部署与管理方案
DevOpsGithubKubernetes基础设施即代码家庭实验室容器编排开源项目
本项目提供了在家庭实验室环境部署Kubernetes集群的全套资源和配置。涵盖网络架构、硬件配置、存储方案和安全设置等多个方面。结合Ansible和Terraform等自动化工具,可快速搭建功能完备的Kubernetes环境,适合学习和实验。
openebs - Kubernetes原生的高性能软件定义存储平台
GithubKubernetesOpenEBS块存储存储系统容器存储开源项目
OpenEBS是一个为Kubernetes设计的现代化块存储平台,提供软件定义存储和虚拟NVMe-oF SAN功能。支持本地PV和复制PV等多种存储引擎,实现高可用性和数据复制。与Kubernetes深度集成,支持动态配置、快照、克隆等企业级数据管理,适用于云端和本地环境。
kaito - Kubernetes集群AI/ML模型自动化部署与管理工具
AIGPUGithubKubernetes大型模型开源项目自动化
Kaito是一款专为Kubernetes集群设计的AI/ML模型自动化管理工具。它支持falcon和phi-3等开源大模型，通过容器镜像管理模型文件，提供预设配置，自动配置GPU节点，并利用Microsoft Container Registry托管模型镜像。Kaito显著简化了在Kubernetes环境中部署和管理大型AI推理模型的过程，为开发者和运维人员提供了高效、便捷的解决方案。
awesome-cloud-native - 全面的云原生开源项目精选集
DevOpsGithubKubernetes云原生容器化开源项目微服务
本列表汇集了云原生生态系统中的优质开源项目，涵盖AI、API网关、应用交付、存储等多个领域。为开发者和工程师提供丰富资源，助力云原生应用的构建、部署和管理。持续更新，反映云原生技术的最新发展。
distributed-ml-patterns - 构建并优化分布式机器学习系统的方法
Argo WorkflowsDistributed Machine Learning PatternsGithubKubeflowKubernetes分布式机器学习开源项目
《Distributed Machine Learning Patterns》一书详细介绍了如何构建可扩展和高可靠性的机器学习系统。内容涵盖数据摄取、分布式训练、模型服务等方面，以及如何利用Kubernetes、TensorFlow、Kubeflow和Argo Workflows实现任务自动化。通过该书，读者将掌握关键概念与实际案例，并学会在大规模集群上管理和监控机器学习任务。本书适合具备基础机器学习知识的数据分析师、数据科学家和软件工程师。
awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合
GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习
发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。
data-centric-AI - 数据工程革新人工智能的新兴领域
AI系统Data-centric AIGithub开源项目数据工程数据质量机器学习
Data-centric AI是一个新兴领域，注重通过改善数据质量和数量来提升AI系统性能。这个项目整理了Data-centric AI的全面资源，包含论文、代码和教程等。内容涵盖训练数据开发、推理数据开发和数据维护三大方面，为研究人员和开发者提供了深入了解和应用Data-centric AI概念与技术的宝贵参考。
Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南
Deep LearningGithubMachine LearningPyTorchTFXTensorFlow开源项目
本项目提供全面的工程指南，指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块，并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup，确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。
阿里云开发者社区 - 云技术学习与交流平台
AI工具AI开发云计算人工智能大数据开发者社区热门辅助编程阿里云
阿里云开发者社区汇总了全面的云计算、大数据和人工智能资源。提供开发工具、实战教程及丰富的活动，以及一个开发者交流的平台。支持开发者掌握云技术，促进技术交流与创新。
aks-baseline - Azure Kubernetes Service (AKS) 基础架构推荐实践
Azure Kubernetes ServiceAzure架构中心Github基线集群开源项目核心架构组件部署参考实现
本参考实施方案展示了通用 AKS 集群的基础架构设计，旨在帮助网络、安全和开发团队了解部署并理解各组成部分。提供详细的部署指导和最佳实践，涵盖身份管理、机密管理和网络拓扑等关键要素，为生产阶段的 AKS 集群奠定坚实基础。
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