modelmesh

高扩展性分布式模型服务管理框架

ModelMesh 模型服务管理分布式缓存 Kubernetes 高规模服务 Github 开源项目

ModelMesh是一个通用的模型服务管理框架，适用于大规模、高密度和动态变化的模型部署环境。它作为分布式LRU缓存，与各种模型服务器协同工作，优化运行时模型的服务。支持Kubernetes部署，提供自定义资源管理，并能无缝集成多种开源模型服务器。

SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架

GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算

SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库，简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施，与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端，SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行，支持Fortran、C、C++和Python等多种语言，无需MPI即可实现运行时数据交换。

kube-state-metrics - Kubernetes 集群状态监控工具

GithubKubernetes开源项目性能指标监控集群状态

kube-state-metrics 是一个用于监听 Kubernetes API 服务器并生成集群对象状态指标的开源工具。它专注于监控部署、节点和 Pod 等对象的健康状态，而非单个 Kubernetes 组件。该项目提供未经修改的原始 Kubernetes API 数据，保持与 API 对象相同的稳定性。kube-state-metrics 通过 HTTP 端点以纯文本形式输出指标，可与 Prometheus 等监控系统集成使用。

mpi-operator - 在Kubernetes上简化Allreduce式分布式训练的操作

GithubKubeflowKubernetesMPI Operator分布式训练安装指南开源项目

MPI Operator简化了在Kubernetes上运行Allreduce风格分布式训练的操作，并无缝集成到Kubeflow环境中。用户可通过简单的kubectl命令部署最新版本，并通过配置文件定义和创建MPI Job。该项目支持多节点TensorFlow训练，提供日志监控和训练进度查看功能。此外，MPI Operator与Kube-state-metrics集成，全面支持Docker镜像构建和推送。了解更多安装步骤、使用案例和贡献指南，请访问项目主页。

modelscan - 开源AI模型安全扫描工具助力高效检测风险

GithubModelScan安全扫描序列化攻击开源项目机器学习模型

ModelScan是Protect AI开发的开源AI模型安全扫描工具,支持H5、Pickle和SavedModel等多种格式。它可快速识别PyTorch、TensorFlow、Keras等框架中的模型安全风险,有效防范模型序列化攻击。ModelScan易于集成到机器学习流程中,为AI模型全生命周期提供安全保障,保护数据和系统安全。

dashboard - Kubernetes集群的可视化管理与监控平台

GithubHelm安装Kubernetes DashboardWeb UI开源项目集群管理

Kubernetes Dashboard是Kubernetes集群的Web管理界面，支持应用管理、故障排查和集群维护。采用Helm安装和多容器设计，集成Kong网关，提供灵活部署选项。其直观界面简化了Kubernetes集群的日常运维工作。

manifests - 基于 Kubernetes 的机器学习平台部署工具

GithubKubeflowKubernetes容器化开源项目微服务机器学习

Kubeflow Manifests 项目提供了在 Kubernetes 上部署机器学习平台的 Kustomize 配置。它包含 Kubeflow 官方组件和常用服务，支持一键式或单独组件安装。该项目集成了训练操作器、Notebook 控制器等核心组件，以及 Istio、Knative 等服务。用户可灵活选择组件，轻松搭建定制化 Kubeflow 环境。

Awesome-LLMOps - LLMOps工具和资源的精选列表

AI框架GithubLLMOps大语言模型开源项目模型推理模型部署

Awesome-LLMOps列出了大语言模型运维(LLMOps)领域的优秀工具和资源。涵盖模型训练、部署、优化、服务、安全、搜索和代码AI等方面。该项目为开发者提供了构建和管理大规模语言模型应用的重要参考。

kitops - 基于开放标准的AI/ML项目包装与版本管理系统

AI/ML项目GithubJozu HubKitOpsModelKit包装与版本控制开源项目

KitOps是一个基于开放标准的包装与版本管理系统，旨在简化AI/ML项目的管理和部署。通过标准化的ModelKits，可以包装模型、数据集、配置和代码，确保跨工具兼容。KitOps支持本地和云环境，保证项目在开发到生产全程中的一致性和安全性。功能包括自动化操作、LLM微调、RAG流水线、防篡改和签名验证，适用于各种AI、ML和LLM项目，使部署和回滚更加简单安全。

llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架

API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目

LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。

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