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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命令行界面机器学习训练KubernetesGPU资源管理Github开源项目

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。

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介绍相关项目
kserve - 跨平台机器学习模型服务，提供高效扩展性强的推理功能
GithubKServeKubernetes开源项目机学习模型部署模型推理平台高可扩展性
KServe 提供 Kubernetes 自定义资源定义，支持多种机器学习框架，使用标准化推理协议进行预测和生成模型服务。它简化了自动扩展、网络配置和健康检查的复杂性，支持 GPU 自动扩展、零容量和金丝雀部署等高级功能，适用于生产级的机器学习服务，涵盖预处理、后处理和可解释性。更多信息请访问官网。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
kopylot - Kubernetes集群管理与监控的开源AI助手
AI助手DevOpsGithubKoPylotKubernetes开源开源项目
KoPylot是一个开源的AI驱动Kubernetes助手，为开发者和DevOps工程师提供集群管理和监控支持。该工具具备资源审计、问题诊断和基于对话生成kubectl命令等功能，通过OpenAI API实现智能交互。KoPylot基于Python开发，安装便捷，有助于简化Kubernetes日常操作。
realm - 可扩展对手模拟框架
EldritchGCPGithubRealmRusttavern开源项目
Realm是一款高效可靠的对手模拟框架，设计注重可扩展性和自动化。借助Pythonic DSL Eldritch，简化了进攻安全任务管理，并支持多主机管理和Google Cloud Platform的无缝集成。其无状态服务器架构适用于多种部署环境，提供丰富的文档和易用性，确保快速上手与稳定运行。
wandb - 专注于机器学习流程优化的工具
GithubWeights & Biases开源项目数据可视化机器学习模型管理模型训练
Weights & Biases（简称W&B）是一个专注于机器学习流程优化的工具，它通过追踪和可视化机器学习的各个阶段——从数据集处理到模型部署——以提高开发效率。W&B 允许用户在一处平台上管理和比较多个实验，便捷地监控实验的运行效果及进度。
argilla - AI数据集管理与优化工具
AI工程师ArgillaGithub开源项目数据质量数据集模型优化
Argilla是一款为AI工程师和领域专家设计的数据集管理工具，旨在通过高效的数据管理和标注流程提升AI项目的数据质量和模型效果。Argilla支持文本分类、命名实体识别和多模态模型等多种AI项目的数据收集和反馈，帮助用户快速迭代和优化数据与模型。该工具提供开源社区支持，用户可以参与并共享开源数据集和模型。通过与Hugging Face Spaces的集成，用户可以轻松部署和使用Argilla，提高AI项目的整体效率和质量。
karpor - 为Kubernetes带来高级搜索与洞察的可视化工具
AIGithubKubernetes可视化工具开源项目搜索洞察
Karpor是一款为Kubernetes提供高级搜索、洞察和AI能力的开源可视化工具。它能够帮助用户获取跨云Kubernetes集群的关键信息,简化复杂的Kubernetes生态系统。Karpor提供资源自动同步、灵活查询、合规治理和资源拓扑等功能,致力于提高Kubernetes管理的效率和简便性。
SHARK - 跨平台机器学习分发解决方案
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SHARK是一个高性能的机器学习分发平台，支持Windows、Linux和macOS，兼容AMD和Nvidia硬件，优化图像和文本生成的效率和稳定性。利用最新的Turbine技术，促进更快速的模型部署和稳定性能体验。详细指南帮助初学者和开发者快速上手，支持稳定扩散、BERT、GPT2等热门模型。
higgsfield - 高容错且可扩展的GPU调度与机器学习框架
GPU管理GithubHiggsfield分布式计算大模型训练开源项目深度学习
Higgsfield是一款开源、高容错、可扩展的GPU调度与机器学习框架，适用于数十亿到数万亿参数的模型（如大型语言模型）。它的主要功能包括分配计算资源、支持高效分片、启动和监控大规模神经网络训练、管理资源竞争，并通过与GitHub的集成实现持续集成。Higgsfield简化了大规模模型训练的流程，提供了多样且强大的开发工具。
gitops-playground - GitOps 运维栈助力 Kubernetes 集群管理实践
Argo CDGitOpsGithubJenkinsKubernetesPrometheus开源项目
gitops-playground 为 Kubernetes 集群提供完整的 GitOps 运维环境。项目集成了 Argo CD 部署工具、Prometheus 和 Grafana 监控系统、Vault 和 External Secrets Operator 密钥管理工具，以及 Jenkins CI/CD 流水线。支持本地集群、公有云和空气隔离环境，便于快速搭建 GitOps 环境，体验现代化的集群运维方案。
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