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katana-skipper

机器学习工作流引擎

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。

katana - 下一代高效网络爬虫与数据采集框架
GithubKatanaWeb抓取开源项目爬虫框架网络安全自动化
Katana是一款基于Go语言开发的高性能网络爬虫框架,专为自动化流程设计。它支持无头和有头两种爬取模式,能够解析JavaScript、自动填充表单,并提供精确的范围控制。Katana具有多样化的输入输出选项,高度可配置,适用于各类网络数据采集任务。其灵活架构使其成为执行复杂爬取任务的理想工具。
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。
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。
skypilot - 高效部署AI和批处理作业至全球云平台
GPUGithubLLMSkyPilot云计算开源项目成本节约热门
SkyPilot是一个为LLMs和AI提供的框架,支持在任意云平台运行,最大化GPU利用率和降低成本。该框架通过自动管理作业队列,简化了扩展操作,还提供了对象存储的简便接入。用户可以在全球任一区域的云中自动故障转移,使用管理型Spot实例以较低成本运行,同时自动选择成本最优的机型和区域。
Skipper AI - 优化Slack与Jira工单管理的智能工具
AI工具JIRASkipper AISlack智能工单自动分配
Skipper无缝对接Slack与Jira,智能转换对话为任务工单,减少频繁切换,提高团队效率。只需标记Skipper,即时创建工单,支持自动分配任务细节与类型,并具备图像与文档分析功能,确保丰富的上下文信息。
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。
flyte - 开源数据和机器学习流程编排工具
FlyteGithub云服务开源项目数据流水线机器学习编程语言
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。
kubeflow - 简单、可移植且可扩展的Kubernetes上的AI/ML平台
AIGithubKubeflowKubernetes开源项目机器学习
Kubeflow项目专注于在Kubernetes上简化、可移植且可扩展的AI/ML解决方案。它包含多个开源组件,支持机器学习生命周期的各个阶段,如模型服务、实验管理和数据流水线等。提供丰富的官方文档和社区支持,用户可以通过GitHub获取详细信息和技术支持,这是构建AI/ML应用的理想工具。
Flyte - 灵活高效的数据和机器学习工作流编排解决方案
AI工具Flyte可扩展性工作流编排数据科学机器学习
Flyte是一个高度可扩展和灵活的工作流编排平台,可无缝整合数据、机器学习和分析工具链。它支持数据科学家和工程师轻松构建和管理生产级工作流,实现从本地开发到大规模部署的流畅过渡。Flyte提供强大的扩展性、数据血缘追踪和缓存机制,能处理从简单ETL到复杂机器学习训练等多样化工作流。该平台致力于简化工作流开发,使用户能专注于核心业务逻辑。
pipelines - 基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台
GithubKubeflowKubernetes工作流程开源项目机器学习管道
Kubeflow Pipelines是基于Kubernetes的机器学习工作流程编排平台,旨在简化ML工作流的部署和管理。该平台提供端到端的编排功能,支持快速实验和组件复用,便于构建完整的ML解决方案。通过Kubeflow Pipelines SDK,开发者可创建可重用、可扩展的ML管道,提高ML项目的效率和可管理性。
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