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arena

帮助数据科学家简化机器学习训练作业的运行和监控的命令行工具

Arena 是一个命令行工具,帮助数据科学家简化机器学习训练作业的运行和监控。支持独立和分布式的TensorFlow训练,基于Kubernetes、Helm和Kubeflow,降低数据科学家对Kubernetes知识的依赖。此外,Arena 提供 `top` 命令可检查 Kubernetes 集群中的 GPU 资源,让数据科学家在单一机器上享受 GPU 集群的强大性能。

determined - 深度学习平台,支持分布式训练与超参数调优
DeterminedGithubPyTorchTensorFlow分布式训练开源项目深度学习平台
Determined平台兼容PyTorch和TensorFlow,提供分布式训练、超参数调优和资源管理,降低云端GPU成本并支持实验追踪分析和可复现性。通过Python库、命令行界面和Web用户界面,用户能够轻松构建和管理模型,支持本地和云端部署,包括AWS和GCP。丰富的文档和示例帮助快速上手,通过用户指南、社区支持和贡献者指南,确保完整平台功能的利用。
AI Tools 99 - 高效灵活的GPU计算平台用于AI模型和工作流程
AI工具GPU计算免费额度开源模型按需付费订阅计划
AI Tools 99是一个先进的分布式计算网络平台,专为AI模型和工作流程设计。通过GPU计算资源和AI API,平台按秒计费,根据实际使用量自动扩展,有效避免资源浪费。提供多种定价方案,包括免费试用、按需付费和年付订阅,满足不同需求。支持运行和微调开源模型,并鼓励用户推荐新模型。平台特别适合AI开发者和研究人员,提供高效、灵活的计算环境,帮助用户以低成本实现AI项目。
zenml - 帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程的框架
GithubMLOpsZenML云基础设施开源项目数据科学机器学习
ZenML是一个MLOps框架,帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程。用户可以通过Python装饰器创建机器学习流水线,并在AWS、GCP、Azure等云平台上运行。ZenML提供一键部署功能,支持远程堆栈快速设置和使用。其优势包括简化的端到端MLOps流程、与现有工具的无缝集成及全面的模型跟踪和审计功能。适合在复杂基础设施上构建和管理ML流水线的用户。
katib - 增强自动化机器学习,全面支持超参数优化和架构搜索
Katib是专为Kubernetes环境设计的自动化机器学习(AutoML)工具,提供高效的超参数调优和神经架构搜索功能。兼容多种机器学习框架与编程语言,支持TensorFlow、PyTorch和XGBoost等常用框架,适用于各种Kubernetes生态中的机器学习项目,包括但不限于随机搜索、网格搜索和贝叶斯优化方法。
RWKV-Runner - 一款全自动化轻量级RWKV管理和启动工具并提供与OpenAI API兼容的接口
GithubOpenAI APIRWKV Runner开源项目自动化语言模型部署
RWKV-Runner项目通过一个轻量级的可执行程序,简化了大型语言模型的使用,并提供与OpenAI API兼容的接口,使每个ChatGPT客户端都能作为RWKV客户端使用。项目支持多语言本地化,提供用户友好界面,自动安装依赖,包含一键启动、模型管理、前后端分离等功能。支持多级VRAM配置和CUDA加速,适用于大多数计算机。提供简单的部署示例、内置模型转换工具和远程模型检查功能。
FedML - 跨平台生成式AI和大型语言模型的训练与部署方案
GithubTensorOperaTensorOpera AI分布式训练开源项目生成式AI联邦学习
TensorOpera AI简化了生成式AI和大型语言模型的训练与部署。通过集成的MLOps、调度器和高性能机器学习库,开发者可以在去中心化GPU、多云、边缘服务器和智能手机上经济高效地运行复杂的AI任务。TensorOpera Launch自动配对最经济的GPU资源,消除环境设置和管理难题,支持大规模训练和无服务器部署。TensorOpera Studio和Job Store帮助开发者微调和部署模型,实现高效的跨平台AI工作流。
kubebox - Kubernetes集群管理的终端和Web界面工具
GithubKubeboxKubernetes容器管理开源项目监控工具终端控制台
Kubebox是一个开源的Kubernetes集群管理工具,提供终端和Web控制台界面。该工具支持多种认证方式,允许用户切换上下文、监控命名空间和Pod、查看容器日志和资源使用情况。Kubebox具备远程执行终端和事件查看功能,可简化Kubernetes操作。它支持多种运行方式,包括独立可执行文件、集群内服务和Docker容器,适应不同场景需求。
AI-Horde - 企业和公共ML-Ops AI模型的分布式计算平台
AI HordeGithubML-Ops中文分析企业级解决方案公共版本开源项目
AI Horde是一个支持图像和文本生成的企业级ML-Ops众包、分布式推理平台,可无限扩展并实现计算资源的无缝接入与退出。公共版本允许无强GPU家庭用户或企业借助社区资源运用稳定扩散或大型语言模型。企业用户亦可在内部网络中私密部署与扩展,实现快速上线。
ml-workspace - 全功能机器学习和数据科学在线开发环境
DockerGithubJupyterML Workspace开源项目数据科学机器学习开发环境
ML Workspace 是一个集成多种流行数据科学库与工具的Web-based IDE (如Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn)。支持Jupyter、VS Code、Tensorboard,便于快速部署并适用于本地机器学习开发,具备硬件与训练监控功能。支持通过Web、SSH或VNC进行远程访问,兼容Mac、Linux和Windows平台。
active-monitor - Kubernetes集群智能监控与自愈工具
GithubKubernetes健康检查工作流开源项目监控自愈
Active-Monitor是一款基于Kubernetes自定义资源的集群监控工具,通过Argo工作流实现自动化健康检查和问题修复。它支持定期执行用户自定义的监控任务,在发现异常时触发相应的补救措施。该工具可在命名空间和集群级别运行,灵活适应不同的权限需求。Active-Monitor为Kubernetes集群提供了全面的监控和自愈能力,有助于提高系统的稳定性和可靠性。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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