flyte

开源数据和机器学习流程编排工具

Flyte 数据流水线机器学习编程语言云服务 Github 开源项目

Flyte是一个开源的数据与机器学习工作流编排器，支持在Kubernetes平台上扩展和重复使用。它使用户能够使用Python SDK开发并在多种环境下部署，简化了分布式计算和资源管理。

awesome-apache-airflow - Apache Airflow资源大全工作流管理平台指南

Apache AirflowGithub工作流管理开源软件开源项目数据管道调度系统

本项目汇集了Apache Airflow的综合资源，包括部署方案、教程、最佳实践和工具库等。内容涵盖重要链接、视频教程和商业服务，为Airflow用户提供全面指南。项目持续更新，致力于成为Airflow社区的权威参考。

argo-workflows - Kubernetes上的开源工作流编排引擎

Argo WorkflowsGithubKubernetes容器工作流引擎开源项目自动化

Argo Workflows是一个开源的工作流编排引擎,专为Kubernetes环境设计。它支持定义多步骤工作流,可通过任务序列或有向无环图(DAG)建模。该引擎轻量灵活,易于使用和扩展,适用于机器学习、数据处理、基础设施自动化和CI/CD等多种场景。Argo Workflows以其强大的功能和广泛的应用,成为Kubernetes生态系统中最受欢迎的工作流执行引擎之一。

fugue - 统一的分布式计算框架支持多种执行引擎

FugueGithubPySparkSQL分布式计算开源项目数据处理

Fugue是一个统一的分布式计算框架，支持在Spark、Dask和Ray等多种执行引擎上运行Python、Pandas和SQL代码。它可以轻松将现有Python和Pandas代码扩展到分布式环境，并通过FugueSQL在不同数据框架上构建端到端工作流。Fugue提供简洁的API和增强的SQL语法，实现了执行引擎的无缝切换，提高了大规模数据处理的效率和灵活性。

Firefly - 开源大模型训练平台

FireflyGithubQLoRA大模型训练开源项目指令微调预训练

Firefly作为一个开源大模型训练工具，提供预训练、指令微调和DPO的全面解决方案。支持LoRA、QLoRA等高效训练技术，并涵盖多种主流大模型如Qwen2、Yi-1.5，特别适合显存和资源有限的环境。项目不仅开源多种数据集，还在Open LLM排行榜中展示了QLoRA训练的高效性，并与Unsloth合作，进一步优化了训练效率和显存使用。

katana-skipper - 机器学习工作流引擎

DockerGithubKatana ML SkipperKubernetes开源项目微服务机器学习

Katana-skipper 是一个灵活的机器学习工作流引擎，它能够在多个微服务之间进行事件调度，并创建可执行的流程来处理请求。该引擎可配置以支持任何微服务，且具有通用的引擎和通信部分。示例服务使用波士顿房价数据进行数据处理和模型训练，支持多种编程语言的微服务容器，包括 Python 和 JavaScript。Skipper 可部署于任何支持 Kubernetes 或 Docker 的云服务商，并支持使用 Kubernetes 命令进行扩展。

beam - 统一批处理和流处理的数据并行处理模型

Apache BeamGithub分布式计算开源项目批处理数据处理流处理

Apache Beam是一个统一的数据处理模型，用于定义批处理和流处理的并行数据处理管道。它提供多语言SDK构建管道，并可在Apache Flink、Spark等分布式处理后端上执行。Beam支持Java、Python和Go等语言，为各类开发者提供灵活的开发环境。该项目采用统一模型处理批处理和流处理数据，支持多种编程语言，并可在多个分布式处理平台上运行。它为不同类型的开发者提供了灵活的工具，简化了大规模数据处理的复杂性。

ploomber - 快速构建和部署数据流水线的开源框架

GithubJupyterPloomber开源项目数据管道机器学习部署

Ploomber是一个开源的数据流水线构建框架，支持多种主流编辑器进行交互式开发。它可以无缝部署到Kubernetes、Airflow等平台，提供YAML和Python API，具备自动缓存和笔记本重构功能。Ploomber适用于各级数据科学工作者，能显著提升数据处理效率。

mage-ai - 现代化的数据管道工具，替代传统工作流程控制系统

Airflow替代GithubMage开源项目数据可视化数据管道数据集成热门

Mage 提供了一种现代化的数据管道工具，旨在替代 Airflow，简化开发体验，支持 Python、SQL 和 R，实现数据的实时和批量处理。Mage 让您的数据团队可以在不牺牲监控和可观测性的情况下，轻松构建、预览和启动数据管道，甚至在小团队中也能高效管理数千个管道。

aqueduct - 支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务的开源MLOps框架

AqueductGithubMLOpsPython API云基础设施开源开源项目

Aqueduct是一个开源MLOps框架，支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务，适配各种云基础设施如Kubernetes、Spark和AWS Lambda。Aqueduct能将代码无缝迁移到云端或在不同云间转换，并提供模型执行与性能监控。该框架还提供集中的代码、数据和元数据管理，保障工作流顺利运行并及时通知异常情况。

klio - 基于Apache Beam的音频处理数据管道生态系统

Apache BeamGithubKlioPython开源项目数据管道音频处理

Klio是基于Apache Beam构建的数据管道生态系统，专门用于处理音频和二进制文件。该系统支持批处理和流式处理，主要应用于大规模音频智能系统。Klio源自Spotify，用于开发和部署新一代音频算法。它为工程师和研究人员提供了一个简化音频处理任务的平台。

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