Open vSwitch

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Open vSwitch est un commutateur virtuel multilayer de qualité production sous licence open source Apache 2.0. Il est conçu pour permettre une automatisation massive du réseau grâce à une extension programmatique, tout en prenant en charge les interfaces et protocoles de gestion standard (par exemple, NetFlow, sFlow, IPFIX, RSPAN, CLI, LACP, 802.1ag).

envoy

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ENVOY EST UN PROXY DE BORDURE ET DE SERVICE OPEN SOURCE, CONÇU POUR LES APPLICATIONS NATIVES DU CLOUD.

Network Service Mesh

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Le maillage de service réseau (NSM) ajoute les propriétés suivantes au réseau dans Kubernetes : Configurations réseau hétérogènes Protocoles exotiques Tunneling en tant que citoyen de première classe Contexte réseau en tant que citoyen de première classe Chaînage de fonctions de service basé sur des politiques (SFC) Besoins minimaux de modifications de Kubernetes Connexions à la demande, dynamiques, négociées

Open Neural Network Exchange (ONNX)

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ONNX est un format ouvert conçu pour représenter des modèles d'apprentissage automatique. ONNX définit un ensemble commun d'opérateurs - les blocs de construction des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond - et un format de fichier commun pour permettre aux développeurs d'IA d'utiliser des modèles avec une variété de cadres, d'outils, de runtimes et de compilateurs.

Horovod

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Horovod est un cadre d'apprentissage profond distribué pour TensorFlow, Keras, PyTorch et Apache MXNet. Horovod a été initialement développé par Uber pour rendre l'apprentissage profond distribué rapide et facile à utiliser, réduisant le temps d'entraînement des modèles de jours et de semaines à des heures et des minutes. Avec Horovod, un script d'entraînement existant peut être étendu pour s'exécuter sur des centaines de GPU en seulement quelques lignes de code Python. Horovod peut être installé sur site ou fonctionner directement sur des plateformes cloud, y compris AWS, Azure et Databricks. Horovod peut également s'exécuter sur Apache Spark, rendant possible l'unification du traitement des données et de l'entraînement des modèles en un seul pipeline. Une fois Horovod configuré, la même infrastructure peut être utilisée pour entraîner des modèles avec n'importe quel cadre, facilitant ainsi le passage entre TensorFlow, PyTorch, MXNet et les futurs cadres à mesure que les piles technologiques d'apprentissage automatique continuent d'évoluer.

Open Horizon

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LF Edge est une organisation parapluie qui établit un cadre ouvert et interopérable pour l'informatique en périphérie, indépendant du matériel, du silicium, du cloud ou du système d'exploitation.