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volcano

基于Kubernetes的高性能批处理调度系统

Volcano是基于Kubernetes构建的批处理系统,为机器学习、深度学习和生物信息学等高性能计算工作负载提供通用机制。它集成TensorFlow、Spark等主流框架,融合了大规模运行高性能工作负载的丰富经验。Volcano支持高效调度和资源管理,适用于大数据分析、人工智能训练等场景,能显著提升集群资源利用率和作业处理效率。Volcano在多个行业广泛应用,获得开源社区积极贡献。作为CNCF孵化项目,Volcano为云原生生态系统提供强大的批处理能力。

batch-processing-gateway - 简化Spark在Kubernetes上的部署和管理
Batch Processing GatewayGithubKubernetesREST APIS3Spark开源项目
Batch Processing Gateway是一个开源项目,旨在简化Spark在Kubernetes环境中的运行。通过提供直观的API接口,用户可以轻松提交、检查和删除Spark应用,而无需深入了解底层细节。该项目支持多Spark集群配置,实现水平扩展,并提供基于队列和权重的智能路由机制。此外,它还具备应用日志管理和用户授权等功能,适用于构建和管理大规模Spark服务。
caelus - Kubernetes集群空闲资源优化利用方案
CaelusGithubKubernetes开源项目批处理作业资源复用资源隔离
Caelus是一个开源项目,旨在优化Kubernetes集群资源利用率。它通过在低负载期间运行批处理任务来充分利用节点空闲资源。该系统动态管理资源隔离,监控性能指标,并在检测到干扰时自动调整或停止批处理任务,确保在线服务的稳定性。Caelus为提高集群资源效率提供了灵活可靠的解决方案。
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。
elasticdl - Kubernetes原生深度学习框架,支持弹性调度和容错
ElasticDLGithubKubernetesPyTorchTensorFlow开源项目深度学习
ElasticDL是一个Kubernetes原生的深度学习框架,提供故障容错和弹性调度功能。通过Kubernetes的原生设计,ElasticDL能够实现故障恢复,并与其优先权抢占机制协同工作,提高集群整体利用率。框架支持TensorFlow和PyTorch,界面简洁,用户可通过命令行进行分布式训练。无论在本地、内部集群还是公有云,ElasticDL都能快速启动深度学习任务。
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。
PowerJob - 开源分布式任务调度和计算框架
GithubPowerJob任务调度分布式计算工作流开源项目灾难容错
PowerJob是一个开源分布式计算和任务调度框架,提供友好的UI界面、多样的定时策略和执行模式。支持工作流(DAG)、多语言处理器,具有容错能力和高可用性。适用于定时、广播、MapReduce和延迟任务等场景,支持水平扩展,是一个高性能、可靠的调度系统。
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。
awesome-kubeflow - Kubeflow开源生态系统 云原生机器学习工作流平台
GithubKubeflowKubernetesMLOps云原生开源项目机器学习工作流
Awesome-kubeflow收录了Kubeflow相关的优质项目和资源。作为CNCF孵化项目,Kubeflow致力于简化Kubernetes上的机器学习工作流部署。该列表涵盖Kubeflow核心组件、生态系统项目、书籍、博客和视频等全方位资源,适合开发者和数据科学家了解Kubeflow并应用于MLOps实践。
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。
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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