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volcano

基于Kubernetes的高性能批处理调度系统

VolcanoKubernetes批处理系统云原生工作负载调度Github开源项目

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。

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介绍相关项目
kubebrain - 大规模Kubernetes集群的状态存储解决方案
GithubKubeBrainKubernetes分布式存储开源项目扩展性高可用性
KubeBrain是一个专为大规模Kubernetes集群设计的状态信息存储服务。它通过实现API Server的存储接口,解决了集群元数据存储的可扩展性问题。KubeBrain支持无状态部署、可扩展存储引擎和主从架构,有助于提升集群的读写性能和存储容量。该项目为突破Kubernetes 5K节点的规模限制提供了新的解决方案。
beam - 统一批处理和流处理的数据并行处理模型
Apache BeamGithub分布式计算开源项目批处理数据处理流处理
Apache Beam是一个统一的数据处理模型，用于定义批处理和流处理的并行数据处理管道。它提供多语言SDK构建管道，并可在Apache Flink、Spark等分布式处理后端上执行。Beam支持Java、Python和Go等语言，为各类开发者提供灵活的开发环境。该项目采用统一模型处理批处理和流处理数据，支持多种编程语言，并可在多个分布式处理平台上运行。它为不同类型的开发者提供了灵活的工具，简化了大规模数据处理的复杂性。
sqlflow - 机器学习与SQL编程的先进集成
GithubKubernetesSQLFlowTensorFlowXGBoost开源项目机器学习热门
SQLFlow 是一款编译器，它将SQL程序编译成在Kubernetes上运行的工作流，支持包括机器学习训练、预测、模型评估等在内的AI作业。此平台支持MySQL、TiDB、Hive等多种数据库系统，以及TensorFlow、Keras、XGBoost等机器学习工具包。SQLFlow 致力于通过SQL增强机器学习模型开发，让拥有SQL技能的工程师也能轻松开发高级机器学习应用。
argo-workflows - Kubernetes上的开源工作流编排引擎
Argo WorkflowsGithubKubernetes容器工作流引擎开源项目自动化
Argo Workflows是一个开源的工作流编排引擎,专为Kubernetes环境设计。它支持定义多步骤工作流,可通过任务序列或有向无环图(DAG)建模。该引擎轻量灵活,易于使用和扩展,适用于机器学习、数据处理、基础设施自动化和CI/CD等多种场景。Argo Workflows以其强大的功能和广泛的应用,成为Kubernetes生态系统中最受欢迎的工作流执行引擎之一。
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。
Milk Infrastructure - 智能Kubernetes集群管理与自动扩展平台
AI工具KubernetesMilk基础设施即代码开发者体验自动化部署
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。
KubeCube - 多集群Kubernetes管理平台
GithubKubeCubeKubernetes多租户多集群管理容器平台开源项目
KubeCube是开源的多集群Kubernetes管理平台，提供可视化资源管理和多租户功能。它简化应用部署和生命周期管理，集成监控和日志审计。支持多租户隔离、统一认证、热插拔和开放API，助力企业高效构建容器云平台，实现精细化的资源管理和访问控制。
hbox - 高效的AI和大数据调度平台，支持多种深度学习框架
GithubHadoop YarnHbox人工智能大数据开源项目深度学习框架
Hbox是一个高效的调度平台，结合了大数据和人工智能技术。支持多种机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、MXNet、PyTorch等，并运行在Hadoop Yarn上。平台支持GPU资源调度、Docker容器化和RESTful API接口管理，具备良好的扩展性和兼容性。Hbox还提供统一的数据管理和可视化界面，适用于分布式计算和模型训练。
kopilot - Kubernetes工作负载与安全审计的AI解决方案
GithubKopilotKubernetes安全配置审计开源项目诊断
Kopilot可以诊断Kubernetes集群中的不健康工作负载并提供原因分析，同时审计资源以发现安全配置问题。支持在macOS、Linux等多种操作系统上安装，通过设置环境变量即可运行，轻松执行诊断和审计任务，并将支持更多AI服务。
backend.ai - 灵活高效的容器化计算集群平台 支持多种框架与加速器
APIBackend.AIGithub多租户容器化计算平台开源项目计算资源管理
Backend.AI是一个基于容器的计算集群平台，支持多种计算和机器学习框架及编程语言。平台提供CUDA GPU、ROCm GPU、TPU和IPU等异构加速器支持，可按需分配和隔离计算资源，适合多租户环境。通过REST、GraphQL和WebSocket API暴露功能，为用户提供灵活高效的计算环境。此平台集成了先进的资源调度功能，可实现按需或批量分配计算资源。Backend.AI采用容器技术实现资源隔离，确保多租户环境的安全性和效率。其开放的API架构便于与现有系统集成，为科研、教育和企业用户提供了强大而灵活的计算解决方案。
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