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本站收录 160 个带「kubernetes」标签的 AI 开源项目（按 GitHub 星标从高到低，第 4 / 4 页）
metaflow-toolsmetaflow-tools 是 Netflix 开源的 Metaflow 生产运维工具集，使用 HCL 语言编写，旨在帮助团队在 Kubernetes 等基础★ 68
polyaxon-examplespolyaxon-examples 是 Polyaxon 平台的官方示例代码库，提供了一系列教程和示例，帮助用户快速上手 Polyaxon。Polyaxon 是★ 67
ml-workflow-automation这是一个用 Jupyter Notebook 演示典型机器学习工作流的 Python 项目，核心亮点是将模型自动部署为 Kubernetes 上的 RESTfu★ 67
axernaxern 是一个面向 AI 智能体的开源沙箱平台，专注于提供安全的代码执行环境和持久化服务。它解决了 AI 代理在运行不可信代码时面临的安全隔离问题，以及服务★ 65
chromadb-chartchromadb-chart 是一个用于在 Kubernetes 集群中部署 ChromaDB 的 Helm Chart 项目。ChromaDB 是一个开源的向★ 61
noronhanoronha 是一个面向机器学习项目的 DataOps 框架，旨在将数据工程、模型训练和部署流程标准化。它解决了 ML 项目中数据管道混乱、环境配置繁琐、模型★ 61
data-machinelearning-the-boring-way这是一个面向数据工程与机器学习爱好者的开源学习与实践项目，核心理念是“不抄捷径”，强调在Kubernetes上从零构建数据管道和ML工作流。项目以Python为★ 57
gatewayNantian Gateway 是一个基于 Kubernetes Gateway API 实现的开源网关项目，采用 Go 编写控制平面、Rust 编写数据平面的★ 56
awesome-ml-serving这是一个精选清单，汇集了用于生产环境模型服务的开源和商业平台。它旨在解决机器学习模型部署和上线时，缺乏系统性参考和对比的问题。项目核心能力是整理并分类了多种模型★ 50
arboricarboric 是一个面向 AI 计算的基础设施项目，定位为 AI 算力的“经济模式”。它通过智能调度和资源优化，降低 AI 推理和训练过程中的算力消耗，帮助团★ 45