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AWS数据解决方案框架加速企业数据平台构建

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。

sagemaker-python-sdk - 使用常见深度学习框架和Amazon优化算法在SageMaker上训练和部署模型
Apache MXNetGithubSageMakerSageMaker Python SDKTensorFlow开源项目机器学习
SageMaker Python SDK是一个开源库,用于在Amazon SageMaker上训练和部署机器学习模型。支持包括Apache MXNet和TensorFlow在内的主流深度学习框架,并优化了适用于SageMaker和GPU训练的Amazon算法。还支持用户使用自定义的Docker容器进行模型的训练和托管。提供详细的文档和API参考指南,介绍如何安装、使用和配置该SDK。兼容操作系统包括Unix/Linux和Mac,并支持Python 3.8到3.11版本。
WeDataSphere - 综合开源大数据开发和管理平台
GithubWeDataSphere大数据平台开源组件开源项目数据应用开发计算中间件
WeDataSphere是一个综合性开源大数据平台,提供从数据处理到应用开发的全套解决方案。它整合了多个开源组件,支持跨引擎协作和统一管理,满足企业在数据分析、质量控制和机器学习等方面的需求,同时保证高级别的安全性和多租户隔离。
dagster - 全生命周期数据管道编排工具 支持云原生部署
DagsterGithubPython开源开源项目数据管道编排资产管理
Dagster是一款支持云原生部署的数据管道编排工具,覆盖全生命周期开发。该工具集成了数据血缘追踪和可观察性功能,采用声明式编程模型,并提供出色的可测试性。Dagster能够帮助开发和维护各类数据资产,包括数据表、数据集、机器学习模型和报告等。开发者可通过Python函数声明数据资产的构建方式,Dagster会自动管理函数执行时机并保持资产更新。这一工具适用于从本地开发到生产环境的全过程,并与现代数据技术栈广泛集成。
itty-aws - 精简TypeScript AWS SDK:仅49KB实现全面服务和API
API设计AWS SDKGithubProxyTypeScript开源项目轻量级
itty-aws是一款基于Proxies技术的轻量级AWS SDK,专为TypeScript设计。该SDK将AWS服务和API浓缩至约49KB,支持现代JSON协议API、DynamoDB、EventBridge、SQS及部分S3功能。itty-aws致力于解决AWS SDK v3的包体积大、API繁重等问题,通过提供简洁的client.apiName(..)设计,在保持高性能的同时缩短Lambda冷启动时间。这个精简版SDK为开发者提供了标准且易用的API接口,无需在功能与体积间做出取舍。
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。
dreamfactory - 自动生成API,促进企业数据集成
API安全API生成DevOpsDreamFactoryGithub开源项目数据库API
DreamFactory是一个API自动生成平台,可为SQL和NoSQL数据库快速创建安全、文档完善的API。该平台支持PHP、Python和NodeJS脚本定制API,提供用户管理和角色访问控制等安全功能。DreamFactory适用于数据库集成、API自定义和企业级安全需求,为开发者提供了高效的API管理工具。
Dflux - 整合数据科学工具 实现快速分析洞察
AI工具Dflux数据分析数据工程数据科学平台机器学习
Dflux整合了数据连接、工程处理、模型开发和可视化分析等功能于一体的数据科学平台。它提供端到端的数据处理和智能分析解决方案,支持无代码机器学习,适合各类用户高效进行数据分析和洞察挖掘。平台还具备交互式仪表板和自动化决策功能,有助于企业实现客户留存和业务增长。
delta-sharing - 开放协议实现跨平台大规模数据实时共享
Delta SharingGithub云存储开放协议开源项目数据交换数据共享
Delta Sharing是一个开放协议,用于安全实时交换大型数据集。它支持跨平台实时数据共享,使用REST API安全共享云数据集,通过S3、ADLS或GCS等云存储系统传输数据。用户可直接使用pandas、Tableau、Apache Spark等工具访问共享数据,无需部署特定计算平台。该协议简化了数据提供和使用流程,使数据共享更加高效便捷。
datahub - 现代数据栈的开源元数据管理平台
DataHubGithub元数据管理开源项目数据发现平台数据目录
DataHub是一款开源数据目录平台,为现代数据栈提供全面的元数据管理。它支持数据发现、治理、血缘分析,集成多种数据源,并具备实时更新能力。DataHub采用灵活的元数据模型,支持GraphQL API,易于扩展和集成。通过提升数据资产的可见性和可用性,DataHub为数据团队创造价值。
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。
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