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。

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。

distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能

Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目

通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。

ModelsLab - 全面的AI API平台助力下一代智能应用开发

AI工具AI绘图APILLMStable Diffusion模型训练

ModelsLab是一个综合性AI API服务平台,提供稳定扩散、大型语言模型等多种AI功能接口。平台支持文本生成图像、图像编辑、视频生成、语音克隆等应用,无需用户配置高性能硬件。拥有10,000多个预训练模型和模型微调功能,可满足个人到企业的多样化AI需求。ModelsLab支持快速集成先进AI技术,加速新一代智能应用的开发与落地。

serving - 灵活且高效的机器学习模型推理平台

DockerGithubTensorFlow Serving开源项目机器学习模型部署高性能推理

TensorFlow Serving 是一个为生产环境设计的灵活且高性能的机器学习模型推理系统。它管理训练后的模型生命周期，通过高效查询表提供版本化访问，支持多模型和多版本同时部署。系统支持 gRPC 和 HTTP 推理端点，允许无缝部署新版本，支持金丝雀发布和 A/B 测试，并且延迟极低。调度器将推理请求分组以在 GPU 上联合执行，支持包括 TensorFlow 模型、嵌入、词汇表和特征转换在内的多种服务对象。

kube-fledged - Kubernetes容器镜像缓存管理工具

GithubImageCacheKuberneteskubefledged-controller容器镜像缓存开源项目自定义资源

kube-fledged是一个Kubernetes操作符,用于在集群工作节点上管理容器镜像缓存。它允许定义镜像列表和缓存位置,加速应用容器启动。通过API接口管理缓存生命周期,支持多种配置选项。适用于需快速扩展的应用、Serverless函数、边缘计算等场景,可提高容器启动速度和集群性能。

K8Studio - 高效可视化的Kubernetes集群管理平台

AI工具CloudMapsDevOpsK8StudioKubernetes集群管理

K8Studio是一款功能全面的Kubernetes管理工具，通过CloudMaps可视化技术将复杂集群数据转化为清晰洞察。支持多集群管理、资源可视化、YAML编辑、SSH连接和日志访问等功能。适用于不同经验水平的Kubernetes用户，注重性能优化和数据隐私保护。K8Studio能高效处理大型集群，为Kubernetes监控和管理提供流畅、直观的解决方案。

UbiOps - AI模型部署与编排的简化解决方案

AI基础设施AI工具UbiOps云计算机器学习模型部署

UbiOps是一个AI模型部署和编排平台，专为简化AI和机器学习项目而设计。该平台使数据科学团队能够将AI工作负载快速转化为可靠的微服务，无需深厚的DevOps经验。支持LLM和计算机视觉等多种AI模型，提供自动扩展、混合云部署和工作流管理功能。UbiOps致力于优化AI产品的开发流程，同时提高计算资源利用效率，降低运营成本。

graphstorm - 训练和部署大规模图机器学习模型的企业级框架

GithubGraphStorm分布式训练图机器学习开源项目节点分类链接预测

GraphStorm是一个面向企业的图机器学习框架，能处理数十亿节点和边的超大规模图。它提供可扩展的训练和推理管道，内置多种GML模型，支持一键训练。框架还提供丰富配置选项用于自定义模型和训练流程，并支持分布式训练自定义GML模型，只需提供模型实现即可实现扩展。

mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略

GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎

MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库，作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架，支持混合精度训练等多种策略，提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目，还可广泛应用于其他深度学习项目。

nvshare - 多进程安全共享GPU的开源解决方案

CUDAGPU共享GithubKubernetesnvshare内存管理开源项目

nvshare是一个开源的GPU共享机制,支持多个进程或Kubernetes容器在同一GPU上安全并发运行。它利用统一内存API和系统RAM作为交换空间,使每个进程都能访问全部GPU内存。通过nvshare-scheduler管理GPU访问时间,有效避免内存抖动。这种方案适用于GPU使用呈突发性的场景,如交互式开发环境中的Jupyter notebooks等。

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