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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。

blog-example - Kubernetes、Java和SpringBoot开发实践示例集合
GithubJavaJenkinsKubernetesSpringBootSpringCloud开源项目
该项目汇集了Kubernetes部署、Java开发和SpringBoot实践的多个示例。内容涵盖Traefik Ingress配置、Prometheus监控搭建以及SpringBoot功能实现等主题。项目提供了详细的部署文件和代码示例,可作为开发者的参考资源,有助于快速掌握相关技术。
starwhale - 一体化机器学习运维平台 加速AI模型开发流程
GithubLLMOpsMLOpsStarwhale开源项目机器学习运营模型开发
Starwhale是一个开源的MLOps/LLMOps平台,致力于优化机器学习运维流程。平台提供模型、运行时和数据集的统一管理,支持模型评估、在线演示和大语言模型微调等功能。Starwhale支持独立版、服务器版和云端版部署,适应不同应用场景。其开放架构允许开发者自定义MLOps功能,为AI团队打造高效、标准化的开发环境。
flytekit - 简化数据处理和机器学习工作流的Python SDK
FlyteFlytekitGithubPython SDK任务工作流开源项目
Flytekit作为Flyte的Python SDK,提供简洁API用于创建、测试和管理Flyte任务与工作流。它支持任务缓存和重试机制,并拥有丰富的插件生态系统,可集成多种数据处理和机器学习工具。Flytekit使开发者能够构建可扩展、可复现的数据和机器学习管道,提高工作效率。
zipkin - 分布式追踪系统 提升微服务架构性能
GithubZipkin分布式追踪系统开源项目微服务架构性能监控故障排查
Zipkin是一个分布式追踪系统,专注于收集和分析微服务架构中的时序数据。它提供追踪数据的收集、存储和可视化功能,支持多种后端存储和传输协议。通过直观的UI界面,Zipkin展示请求在服务间的流转路径和时间分布,并生成服务依赖图。这些特性有助于开发者快速定位性能瓶颈和错误源。Zipkin易于集成,兼容多种编程语言和框架,是优化微服务架构性能的实用工具。
k8ssandra - Apache Cassandra和Stargate在Kubernetes上的生产级解决方案
Apache CassandraGithubHelmK8ssandraKubernetesStargate开源项目
K8ssandra是为Kubernetes环境设计的Apache Cassandra和Stargate集成解决方案。该项目整合了cass-operator、Stargate API、Prometheus和Grafana监控、Reaper修复工具以及Medusa备份恢复等多个开源组件。通过Helm charts分发,K8ssandra简化了管理流程,实现生产级部署。适用于开发者和SRE,但已被k8ssandra-operator项目取代,建议参考迁移指南进行升级。
mlrun - MLRun简化机器学习应用的全生命周期管理
GithubMLOpsMLRun开源项目数据处理机器学习模型部署
MLRun是一个开源MLOps平台,集成项目管理、数据处理、模型开发、部署和监控功能。它支持多种开发环境,简化了机器学习应用的构建和管理流程,缩短了从开发到生产的周期。MLRun促进了跨团队协作,提高了机器学习项目的效率和可扩展性。MLRun提供了全面的MLOps解决方案,包括特征存储、模型训练、服务部署和应用监控。它自动化了数据和模型的生命周期管理,简化了机器学习工作流程。通过整合各个开发阶段,MLRun帮助团队更快地将机器学习模型转化为生产级应用。
BladeDISC - 用于机器学习工作负载的动态形态编译器
BladeDISCGithubMLIRPAI-BladePyTorchTensorFlow开源项目
BladeDISC是一款用于机器学习工作负载的动态形态编译器,支持TensorFlow和PyTorch在GPGPU和CPU上的性能优化。它的架构支持动态形态工作负载,并在静态和动态形态场景中表现出色。BladeDISC提供灵活的部署解决方案,包括插件模式和独立模式。该项目基于MLIR构建,并与mlir-hlo项目密切合作。访问官方网站获取更多信息和文档资料。
kaskada - 开源事件处理引擎 简化时序数据分析
GithubKaskada事件处理开源项目时间序列查询语言流处理
Kaskada是开源统一事件处理引擎,提供高级声明式查询语言,支持批量和实时事件分析。基于SQL优化设计,具备状态聚合、自动连接和事件窗口等功能,简化复杂时序数据处理。采用Rust语言和Apache Arrow技术,高效执行各类分析任务。
zenml - 帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程的框架
GithubMLOpsZenML云基础设施开源项目数据科学机器学习
ZenML是一个MLOps框架,帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程。用户可以通过Python装饰器创建机器学习流水线,并在AWS、GCP、Azure等云平台上运行。ZenML提供一键部署功能,支持远程堆栈快速设置和使用。其优势包括简化的端到端MLOps流程、与现有工具的无缝集成及全面的模型跟踪和审计功能。适合在复杂基础设施上构建和管理ML流水线的用户。
Prophecis - 多租户机器学习平台
GithubMLFlowProphecisWeBank人工智能开源项目机器学习平台
Prophecis是由微众银行开发的多租户机器学习平台,集成了多种开源框架,包括TensorFlow、Python和XGBoost,提供生产环境的全栈容器部署和管理服务。平台覆盖了从数据上传、预处理到模型部署的完整流程,支持一键部署为RESTful API或RPC接口。Prophecis还提供企业级应用发布、监控、服务管理和日志查询工具,满足企业在机器学习生产环境中的所有需求。
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