1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesNode Affinity Controls
Mechanisms for constraining specific workloads to run on designated hardware nodes using selectors and tolerations.
Distinct from Node Stack Deployments: Closest candidates refer to blockchain nodes or general server deployments, not Kubernetes-style node affinity and tolerations.
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Awesome Node Affinity Controls GitHub Repositories
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- swanhubx/swanlab
SwanHubX/SwanLab
4,005GitHub पर देखेंSwanLab एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग एक्सपेरिमेंट ट्रैकिंग प्लेटफ़ॉर्म और ऑब्जर्वेबिलिटी टूल है। यह AI मॉडल प्रशिक्षण रन की निगरानी और विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षण मेट्रिक्स, हाइपरपैरामीटर और हार्डवेयर प्रदर्शन को लॉग करने के लिए एक केंद्रीय डैशबोर्ड प्रदान करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म अपने सेल्फ-होस्टेड इंफ्रास्ट्रक्चर पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रतिष्ठित है, जो उपयोगकर्ताओं को सुरक्षित ऑन-प्रिमाइसेस डेटा नियंत्रण के लिए Docker या Kubernetes के माध्यम से निजी इंस्टेंस तैनात करने की अनुमति देता है। इसमें ऐतिहासिक प्रयोग लॉग को माइग्रेट करने और MLflow जैसे बाहरी टूल से रीयल-टाइम मेट्रिक्स को सिंक्रनाइज़ करने के लिए विशेष यूटिलिटीज भी शामिल हैं। यह सिस्टम 3D पॉइंट क्लाउड और ऑडियो-विज़ुअल एसेट्स के लिए मल्टी-मोडल मीडिया लॉगिंग, GPU और CPU के लिए रीयल-टाइम हार्डवेयर प्रदर्शन निगरानी, और साइड-बाय-साइड रन विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से तुलनात्मक विश्लेषण सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह मल्टी-GPU क्लस्टर में वितरित प्रशिक्षण ट्रैकिंग का समर्थन करता है और PyTorch Lightning, Ray, XGBoost, और LightGBM जैसे फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत होता है। प्रशासनिक प्रबंधन को वर्कस्पेस, प्रोजेक्ट्स और उपयोगकर्ता अनुमतियों को प्रबंधित करने के लिए वेब-आधारित डैशबोर्ड और कमांड-लाइन इंटरफ़ेस के संयोजन के माध्यम से संभाला जाता है।
Constrains specific services to designated hardware nodes using selectors and tolerations for optimized workload placement.
Python
