TheAI Academy

KitOps

ເຄື່ອງມືຫຸ້ມຫໍ່ ແລະ ຄວບຄຸມເວີຊັນ AI/ML ແບບ Open Source ທີ່ລວມເອົາ ໂມເດວ, ຊຸດຂໍ້ມູນ, ໂຄດ, ທັກສະ agent ແລະ MCP server ໃຫ້ເປັນມາດຕະຖານ OCI

Free 4.0 United States
ໄປທີ່ເວັບໄซต์ ↗

KitOps ແມ່ນຫຍັງ

KitOps ແມ່ນເຄື່ອງມືຫຸ້ມຫໍ່ ແລະ ຄວບຄຸມເວີຊັນ AI/ML แบบ Open Source ທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນມາເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ວ່າ: ໂຄງການ AI ໜຶ່ງບໍ່ໄດ້ມີພຽງແຕ່ໂມເດວເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງມີຊຸດຂໍ້ມູນ, ໂຄດ, การຕັ້ງຄ່າ, ທັກສະ agent ແລະ MCP server ເຊິ່ງສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະກະຈັດກະຈາຍ ແລະ ເວີຊັນບໍ່ົງກັນ ເຮັດໃຫ້ເວລາສົ່ງຕໍ່ ຫຼື ນຳມາໃຊ້ຄືນຫຍຸ້ງຍາກ. KitOps ໄດ້ລວມສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ທັງໝົດເຂົ້າເປັນ "ModelKit" — ຊຸດມາດຕະຖານ OCI (Open Container Initiative) ທີ່ມີການເຊັນລາຍເຊັນ ແລະ ລະບຸເວີຊັນຢ່າງັດເຈນ ຈາກນັ້ນກ็นຳໄປ ຈັດເກັບໄວ້ໃນ Container Registry ທີ່ທ່ານໃຊ້ງານຢູ່ແລ້ວ ເຊັ່ນ: Docker Hub, AWS ECR, Google GCR ຫຼື Harbor.

ກ່າວຄື: ມັນບໍ່ຈຳເປັນ ໃຫ້ທ່ານຕ້ອງຮຽນຮູ້ System ໃໝ່ ແຕ່ສາມາດນຳໃຊ້ Container Ecosystem ເດີມໄດ້ເລີຍ. ດ້ານຄວາມປອດໄພແມ່ນໃຊ້ Cosign ສຳລັບການເຊັນລາຍເຊັນທາງ cryptography ແລະ SHA-256 hash; ພ້ອມທັງຮອງຮັບ "Selective Unpacking" ທີ່ສາມາດດຶງສະເພາະສ່ວນທີ່ຕ້ອງການ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງດາວໂຫຼດໝົດຊຸດ. ພ້ອມນີ້ຍັງມີ CLI ແລະ Python SDK ເພື່ອເຊື່ອມຕໍ່ເຂົ້າກັບ CI/CD ໄດ້.

ຄຸນສົມບັດເດ่น

  • ຫຸ້ມຫໍ່ໂມເດວ, ຊຸດຂໍ້ມູນ, ໂຄດ, ທັກສະ agent ແລະ MCP server ເຂົ້າເປັນມາດຕະຖານ OCI
  • ຮອງຮັບ Container Registry ເດີມ ເຊັ່ນ Docker Hub, ECR, GCR, Harbor
  • ຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືດ້ວຍ Cosign ລະບົບເຊັນລາຍເຊັນ ແລະ SHA-256 hash
  • ດຶງຂໍ້ມູນແບບເລືອກສະເພາະ (Selective Unpacking) ໄດ້ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໂຫຼດໝົດຊຸດ
  • ມີ CLI ແລະ Python SDK ພ້ອມຮອງຮັບການເຊື່ອມຕໍ່ CI/CD

ຂໍ້ດີ

  • ນຳໃຊ້ Container Registry ເດີມຕໍ່ໄດ້ ບໍ່ຕ້ອງສ້າງລະບົບແຍກຕ່າງຫາກ
  • ລະບົບເຊັນລາຍເຊັນ ແລະ ຄວບຄຸມເວີຊັນຄົບຖ້ວນ ຊ່ວຍໃຫ້ການນຳມາໃຊ້ຄືນ ແລະ ສົ່ງຕ่อง່າຍຂຶ້ນ
  • ເປັນ Apache 2.0 Open Source ແລະ ເປັນໂຄງການ CNCF ທີ່ມີຄວາມເປັນກາງ

ຂໍ້ເສຍ

  • ເປັນເຄື່ອງມືລະດັບ Infrastructure ເຊິ່ງອາດມີມູນຄ່າຈຳກັດສຳລັບທີມທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ Kubernetes
  • ຕ້ອງໃຊ້ຮ່ວມກັບເຄື່ອງມືອື່ນ ເຊັ່ນ Kubeflow, KServe ຈຶ່ງຈະສົມບູນ
  • ເນັ້ນໄປทาง DevOps/MLOps ຢ່າງຊັດເຈນ ເຊິ່ງອາດມີ Learning Curve ລະດັບໜຶ່ງ

ກໍລະນີການນำໃຊ້

  • ຈັດການເວີຊັນ ແລະ ຫຸ້ມຫໍ່ໂມເດວ AI/ML ພ້ອມອົງປະກອບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
  • ຊ່ວຍໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, Developer ແລະ SRE ໃຊ້ງານ Product ດຽວກັນໄດ້
  • ສົ່ງ ModelKit ໄປຍັງ OCI Registry ໃຫ້ Kubeflow/KServe ດຶງໄປໃຊ້ງານ
  • ອັດຕະໂນມັດການຫຸ້ມຫໍ່ ແລະ ເຊັນລາຍເຊັນ AI Artifacts ใน CI/CD

ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ

ເຄື່ອງມື MLOps ມີຈຳນວນຫຼາຍ, ແຕ່ KitOps ຖືວ່າສະຫຼາດທີ່ບໍ່ສ້າງລະບົບຂຶ້ນມາໃໝ່ — ແຕ່ເລືອກໃຊ້ OCI Standard ແລະ Container Registry ເດີມຂອງທ່ານ ເພື່ອນຳເອົາ AI Artifacts ເຂົ້າສູ່ລະບົບການຈັດການທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ເຊິ່ງສະດວກຫຼາຍສຳລັບທີມທີ່ໃຊ້ Kubernetes ຢູ່ແລ້ວ. ການເປັນ CNCF Project ແລະ ໃຊ້ Apache License ເຮັດໃຫ້ໝັ້ນໃຈໄດ້ວ່າບໍ່ຖືກ Vendor Lock-in. ແຕ່ຂໍ້ແລກປ່ຽນແມ່ນມັນເປັນ Infrastructure ທີ່ຕ້ອງໃຊ້ຮ່ວມກັບເຄື່ອງມືອື່ນ. ພວກ​ເຮົາໃຫ້ 4.0 ຄະແນນ.

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

KitOps ຈະມາແທນທີ່ MLflow ບໍ?

ບໍ່, ທັງສອງຢ່າງແມ່ນສົ່ງເສີມເຊິ່ງກັນແລະກັນ. ໃນຊຸດ Kubeflow-KServe-MLflow, KitOps ເຮັດໜ້າທີ່ໃນສ່ວນຂອງ "ການຫຸ້ມຫໍ່ ແລະ ຄວບຄຸມເວີຊັນ" ເພື່ອສົ່ງ Artifacts ໄປ OCI Registry ແລະ ບໍ່ໄດ້ທຳໜ້າທີ່ແທນການຕິດຕາມການທົດລອງ (Experiment Tracking) ຫຼື Model Serving.

ຕ້ອງສ້າງ Registry ໃໝ່ບໍ?

ບໍ່ຈຳເປັນ. ຈຸດເດັ່ນຂອງ KitOps ແມ່ນການນຳໃຊ້ Container Registry ເດີມຂອງທ່ານ ເຊັ່ນ Docker Hub, ECR, GCR, Harbor ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເພີ່ມລະບົບສະເພາະໃດໆ.

ເຄື່ອງມື AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

Claude

ຜູ້ຊ່ວຍ AI ຈາກ Anthropic ທີ່ໂດດເດັ່ນເລື່ອງການ ປະມວນຜົນຂໍ້ຄວາມຍາວ ແລະ ການສົນທະນາທີ່ປອດໄພ

Freemium Featured 4.7

Airtop

ແພລດຟອມບຼາວເຊີຄລາວ ສໍາລັບ AI ຕົວແທນໃນການເຂົ້າສູ່ລະບົບ, ທ່ອງເວັບ ແລະ ຄວບຄຸມໜ້າເວັບ, ປົດລັອກລະບົບຫຼັງບ້ານໄດ້ຢ່າງອັດຕະໂນມັດ

Freemium 4.4

AutoGen

Microsoft's open-source multi-agent framework enabling collaborative AI problem-solving.

Free 4.4

LangGraph

ກອບວຽກຈັດລະບຽບ AI Agent ຈາກທີມງານ LangChain, ສ້າງ AI Agent ທີ່ມີສະຖານະ ແລະ ຄວບຄຸມໄດ້ດ້ວຍແຜນຜັງກຣາຟ (Graph)

Freemium 4.5

HeyDonto

A semantic integration layer for healthcare data that aligns siloed dental and oncology data into actionable signals.

Contact

Sleep.ai

An AI-powered sleep-tracking platform that works without wearables, plus robust developer APIs.

Freemium

繁體中文版 →