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katana-skipper

机器学习工作流引擎

Katana ML Skipper机器学习微服务DockerKubernetesGithub开源项目

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。

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mpi-operator - 在Kubernetes上简化Allreduce式分布式训练的操作
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dolphinscheduler - 高性能低代码工作流编排平台
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Heimdall - 综合无代码平台简化机器学习模型的构建和管理
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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。
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