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dstack

轻量级AI模型管理工具，兼容Kubernetes与主流云服务

dstackAI模型管理NVIDIA GPUGoogle Cloud TPU云提供商Github开源项目

dstack是一款轻量级工具，专为AI模型的开发、训练和部署而设计，可以作为Kubernetes的替代品。支持NVIDIA GPU和Google Cloud TPU，并兼容多种云服务提供商（如AWS、GCP、Azure等）和本地集群。dstack使用简单，无论是在云端还是本地，都能轻松配置和管理集群。其最新版本不断更新，提供高效便捷的体验。

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介绍相关项目
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DockerGithubJupyterJupyterLab容器镜像开源项目数据科学
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deep-learning-containers - 高效优化的TensorFlow、PyTorch与MXNet深度学习环境
AWS Deep Learning ContainersAmazon SageMakerGithubMXNetPyTorchTensorFlow开源项目
AWS Deep Learning Containers提供预配置的Docker镜像，支持TensorFlow、PyTorch和MXNet的模型训练与服务。集成了Nvidia CUDA和Intel MKL库，优化了GPU和CPU实例性能。这些容器已在Amazon SageMaker、EC2、ECS和EKS上进行了测试和验证，确保广泛应用和稳定性能。了解更多关于兼容镜像的信息，助力高效开发与部署AI模型。
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Union - 整合AI开发流程的端到端编排平台
AI工具AI编排Union工作流程数据处理机器学习
Union平台集成了计算和编排功能,为AI产品开发提供端到端支持。它促进工程、运维和数据科学团队的高效协作,推动AI创新。平台特色包括强大的工作流管理、灵活部署和企业级监控,助力团队以更低成本快速推出AI产品。Union适配多种GPU,支持跨云安全运行,是AI工作流程编排的先进解决方案。
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。
kubebrain - 大规模Kubernetes集群的状态存储解决方案
GithubKubeBrainKubernetes分布式存储开源项目扩展性高可用性
KubeBrain是一个专为大规模Kubernetes集群设计的状态信息存储服务。它通过实现API Server的存储接口,解决了集群元数据存储的可扩展性问题。KubeBrain支持无状态部署、可扩展存储引擎和主从架构,有助于提升集群的读写性能和存储容量。该项目为突破Kubernetes 5K节点的规模限制提供了新的解决方案。
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。
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