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Milk Infrastructure

智能Kubernetes集群管理与自动扩展平台

AI工具MilkKubernetes自动化部署基础设施即代码开发者体验

Milk Infrastructure是一个智能化的Kubernetes集群管理平台。该平台通过AI技术自动创建和管理最小资源的集群，支持动态扩展。它提供基础设施即代码、内置CI/CD、一键式生产环境克隆和无缝本地测试等功能，大大简化了开发流程。Milk支持多云部署，兼容各种编程语言，符合SOC2标准，在保证生产级性能的同时降低了运营成本。通过与GitHub集成，Milk实现了高效的自动化部署，为开发者提供了卓越的基础设施管理体验。

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kitops - 基于开放标准的AI/ML项目包装与版本管理系统
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KitOps是一个基于开放标准的包装与版本管理系统，旨在简化AI/ML项目的管理和部署。通过标准化的ModelKits，可以包装模型、数据集、配置和代码，确保跨工具兼容。KitOps支持本地和云环境，保证项目在开发到生产全程中的一致性和安全性。功能包括自动化操作、LLM微调、RAG流水线、防篡改和签名验证，适用于各种AI、ML和LLM项目，使部署和回滚更加简单安全。
nos - Kubernetes上的AI工作负载优化模块
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nos是一个开源模块，专门优化Kubernetes上的AI工作负载运行。它通过动态GPU分区和弹性资源配额管理，提高GPU利用率，降低基础设施成本，并增强工作负载性能。该模块支持GPU资源的精细化分配，提高资源利用效率，并允许命名空间之间灵活借用资源配额，最大化提升集群运行能力。
awesome-cloud-native - 全面的云原生开源项目精选集
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本列表汇集了云原生生态系统中的优质开源项目，涵盖AI、API网关、应用交付、存储等多个领域。为开发者和工程师提供丰富资源，助力云原生应用的构建、部署和管理。持续更新，反映云原生技术的最新发展。
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AI工具DeploudPulumi云部署基础设施即代码自动化
Deploud简化Docker镜像在Google Cloud Run上的部署流程。这款自动化工具为个人开发者和小型团队提供一键部署功能，自动生成脚本并处理复杂的服务账户和权限设置。Deploud生成可定制的Pulumi基础设施代码，确保用户对部署过程的完全控制和未来扩展性。通过自动化部署流程，Deploud帮助开发者节省时间，专注于核心业务开发。
Infrabase.ai - 全面的AI基础设施工具和服务发现平台
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Infrabase.ai提供全面的AI基础设施工具和服务目录，涵盖向量数据库、提示工程、可观察性分析、推理API、框架技术栈、微调、音频处理和AI代理等类别。网站汇集详细产品信息、截图和试用链接，帮助开发者和企业快速比较、选择适合AI项目的解决方案，是了解AI基础设施全景的重要资源。
kube-opex-analytics - 开源Kubernetes资源分析与成本优化解决方案
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kube-opex-analytics是一个开源的Kubernetes资源分析工具，专注于成本优化。它通过跟踪集群资源消耗，生成小时、日、月维度的使用报告，帮助组织优化开支。该工具提供命名空间级资源统计、非可分配容量分析、集群使用情况和资源效率评估等功能。借助内置仪表板和Prometheus导出器，kube-opex-analytics为技术和财务团队提供数据支持，助力决策制定。
Kubernetes-configs - Kubernetes高级配置与模板资源库
CI/CDDevOpsGithubKubernetes容器化开源项目配置管理
该项目汇集了源自生产环境的Kubernetes高级配置和模板。内容包括标准对象模板、实际应用部署配置及CI/CD工具集成方案。此外还提供了生产环境就绪检查清单，涵盖健康检查、自动扩展和安全性等关键方面。项目旨在帮助开发和运维人员在Kubernetes上构建可靠、可扩展的系统。
krr - 基于历史数据优化Kubernetes资源分配工具
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KRR是一款优化Kubernetes集群资源分配的命令行工具。通过分析Prometheus中的Pod使用数据，KRR为CPU和内存提供适当的请求和限制建议，有助于降低成本和提高性能。该工具无需安装额外Agent，支持多种数据源，并提供可扩展的推荐策略。KRR还通过免费SaaS平台提供可视化解释，帮助用户了解资源使用情况。根据研究，使用KRR可能节省高达69%的云计算成本。
runbooks - 基于Kubernetes的开源机器学习Notebook平台
GithubKubernetesLLMSubstratus开源模型开源项目机器学习平台
这是一个基于Kubernetes的开源机器学习Notebook平台，提供统一的跨云环境支持，实现类似Colab的无缝体验。用户可通过低代码或无代码方式微调LLM模型，安装简单且依赖最小化。该平台简化了机器学习工作流程，使模型训练和部署更为便捷。它支持多种主流云平台，适用于需要高效管理和运行机器学习任务的研究人员和开发者，尤其适合大规模分布式训练和推理场景。
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