pipeline

ミッションクリティカルなアプリケーションのためのイベント駆動型オーケストレーション＆スケジューリングプラットフォーム

Kubernetesのための宣言的な継続的デプロイ

Prefectは、Pythonで回復力のあるデータパイプラインを構築するためのワークフローオーケストレーションフレームワークです。

Python用のリアクティブノートブック — 再現可能な実験の実行、SQLによるクエリ、スクリプトとしての実行、アプリとしてのデプロイ、gitによるバージョン管理が可能。純粋なPythonで保存。すべてモダンなAIネイティブエディタ内で完結。

ELTパイプラインおよびAIエージェント向けのオープンソースデータ移動 — API、データベース、ファイルからウェアハウス、レイク、AIアプリケーションまで。セルフホストおよびクラウドの両方に対応。

☁️ クラウドネイティブスタックでマルチモーダルAIアプリケーションを構築。

データとAIアルゴリズムを瞬時に本番環境で利用可能なWebアプリケーションに変換します。

常にデータから何が期待できるかを知っておくこと。

PRQLは、データを変換するためのモダンな言語であり、シンプルで強力なパイプライン化されたSQLの代替手段です。

httpxは、retryablehttpライブラリを使用して複数のプローブを実行できる、高速で多目的なHTTPツールキットです。

Jenkinsをインストールし、Dockerをスレーブとして設定し、CI/CDをセットアップし、GitOpsの方法でArgo CDを使用してアプリケーションをk8sにデプロイする。

クラウドネイティブなPipelineリソース。

🧙 データ統合および変換のためのデータパイプラインの構築、実行、管理。

🍴 Webアプリケーションを簡単に。2011年より。

最も包括的なゲーム開発技術マップ（Game Development Map）。ゲーム開発者が既知の問題で時間を節約し、より創造的な作業に集中するための労力を生み出します。

📚 ノートブックのパラメータ化、実行、分析

cube studioは、オープンソースのクラウドネイティブなオールインワン機械学習/深層学習/大規模モデルAIプラットフォームです。MLOpsのアルゴリズムリンク全工程、コンピューティングリソースレンタルプラットフォーム、ノートブックオンライン開発、ドラッグ＆ドロップによるタスクフローパイプラインオーケストレーション、マルチマシン/マルチGPU分散学習、ハイパーパラメータ探索、推論サービスVGPU仮想化、エッジコンピューティング、アノテーションプラットフォームの自動アノテーション、deepseekなどの大規模モデルのSFTファインチューニング/報酬モデル/強化学習トレーニング、vllm/ollama/mindieによる大規模モデルのマルチマシン推論、プライベートナレッジベース、AIモデルマーケットをサポートし、国産CPU/GPU/NPU（昇騰エコシステム）をサポート、RDMAをサポート、pytorch/tf/mxnet/deepspeed/paddle/colossalai/horovod/ray/volcanoなどの分散処理をサポートします。

AutoRAG：これでエージェントはコンピューター内のあらゆるものを検索できます。頻繁に使用するほど、より賢くなります。

Jenkins Xは、TektonのCloud Nativeパイプラインを使用して、Pull Request上のプレビュー環境を備えたKubernetes向けの自動CI+CDを提供します。

実世界のアプリケーションにデプロイするための、実用的な本番レベルのディープラーニングシステムを構築するためのガイドライン。

Kubeflowのための機械学習パイプライン

.gitlab-ci.ymlへのプッシュテストにうんざりしていませんか？

データ駆動型計算パイプラインのためのDSL

Towheeは、ニューラルデータ処理パイプラインをシンプルかつ高速化することに特化したフレームワークです。

BlenderとUnreal間のゲーム開発ワークフローを改善するBlenderアドオン

SaaSボイラープレート - React、Django、AWSでSaaS製品をより速く構築できるオープンソースで無料のSaaSスタック。繰り返しの機能のコーディングではなく、本質的なビジネスロジックに集中できます！

大規模並列データおよびストリーミングジョブを実行するための Kubernetes ネイティブプラットフォーム

QuantMindは、クオンツ金融向けの、エージェントネイティブな知識抽出・検索フレームワークです。

Web開発者向けの機械学習プラットフォーム

HuixiangDou: LLM ベースの技術支援によるグループチャットシナリオの克服