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nos

Kubernetes上的AI工作负载优化模块

nos是一个开源模块,专门优化Kubernetes上的AI工作负载运行。它通过动态GPU分区和弹性资源配额管理,提高GPU利用率,降低基础设施成本,并增强工作负载性能。该模块支持GPU资源的精细化分配,提高资源利用效率,并允许命名空间之间灵活借用资源配额,最大化提升集群运行能力。

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。
ai-on-gke - 在GKE上构建高效AI/ML工作负载平台
AI/MLGKEGithubJupyterHubKubernetesTerraform开源项目
AI on GKE项目提供在Google Kubernetes Engine上运行AI/ML工作负载的资产。项目包含基础设施编排、分布式计算和数据处理框架集成,支持多团队资源共享。通过Jupyter Hub和Ray集群部署模块,开发者可以快速搭建AI/ML环境。利用GKE功能,实现高效的大规模AI训练和服务部署。
caelus - Kubernetes集群空闲资源优化利用方案
CaelusGithubKubernetes开源项目批处理作业资源复用资源隔离
Caelus是一个开源项目,旨在优化Kubernetes集群资源利用率。它通过在低负载期间运行批处理任务来充分利用节点空闲资源。该系统动态管理资源隔离,监控性能指标,并在检测到干扰时自动调整或停止批处理任务,确保在线服务的稳定性。Caelus为提高集群资源效率提供了灵活可靠的解决方案。
kube-opex-analytics - 开源Kubernetes资源分析与成本优化解决方案
GithubKubernetes命名空间统计容量规划开源项目成本优化资源使用分析
kube-opex-analytics是一个开源的Kubernetes资源分析工具,专注于成本优化。它通过跟踪集群资源消耗,生成小时、日、月维度的使用报告,帮助组织优化开支。该工具提供命名空间级资源统计、非可分配容量分析、集群使用情况和资源效率评估等功能。借助内置仪表板和Prometheus导出器,kube-opex-analytics为技术和财务团队提供数据支持,助力决策制定。
kopilot - Kubernetes工作负载与安全审计的AI解决方案
GithubKopilotKubernetes安全配置审计开源项目诊断
Kopilot可以诊断Kubernetes集群中的不健康工作负载并提供原因分析,同时审计资源以发现安全配置问题。支持在macOS、Linux等多种操作系统上安装,通过设置环境变量即可运行,轻松执行诊断和审计任务,并将支持更多AI服务。
kaito - Kubernetes集群AI/ML模型自动化部署与管理工具
AIGPUGithubKubernetes大型模型开源项目自动化
Kaito是一款专为Kubernetes集群设计的AI/ML模型自动化管理工具。它支持falcon和phi-3等开源大模型,通过容器镜像管理模型文件,提供预设配置,自动配置GPU节点,并利用Microsoft Container Registry托管模型镜像。Kaito显著简化了在Kubernetes环境中部署和管理大型AI推理模型的过程,为开发者和运维人员提供了高效、便捷的解决方案。
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。
krr - 基于历史数据优化Kubernetes资源分配工具
GithubKubernetesPrometheus容器配置开源项目成本节约资源优化
KRR是一款优化Kubernetes集群资源分配的命令行工具。通过分析Prometheus中的Pod使用数据,KRR为CPU和内存提供适当的请求和限制建议,有助于降低成本和提高性能。该工具无需安装额外Agent,支持多种数据源,并提供可扩展的推荐策略。KRR还通过免费SaaS平台提供可视化解释,帮助用户了解资源使用情况。根据研究,使用KRR可能节省高达69%的云计算成本。
backend.ai - 灵活高效的容器化计算集群平台 支持多种框架与加速器
APIBackend.AIGithub多租户容器化计算平台开源项目计算资源管理
Backend.AI是一个基于容器的计算集群平台,支持多种计算和机器学习框架及编程语言。平台提供CUDA GPU、ROCm GPU、TPU和IPU等异构加速器支持,可按需分配和隔离计算资源,适合多租户环境。通过REST、GraphQL和WebSocket API暴露功能,为用户提供灵活高效的计算环境。此平台集成了先进的资源调度功能,可实现按需或批量分配计算资源。Backend.AI采用容器技术实现资源隔离,确保多租户环境的安全性和效率。其开放的API架构便于与现有系统集成,为科研、教育和企业用户提供了强大而灵活的计算解决方案。
k8sgpt-operator - 在Kubernetes中实现灵活的工作负载管理
GithubK8sGPTKuberneteshelm安装开源项目监控
该Operator使K8sGPT可在Kubernetes集群中集成与管理。用户可自定义资源以定义K8sGPT工作负载的行为与范围,支持多集群监控及多种AI后端集成,如OpenAI、AzureOpenAI和Amazon Bedrock。配置和输出分析结果可以灵活调整,方便集成到现有工作流中。
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