KitOps开源项目 – AI/ML项目标准化打包工具

KitOps是一个基于开放标准的AI/ML项目打包、版本控制和共享系统，可与现有AI/ML工具链无缝集成。
其核心ModelKit格式将模型、数据集、配置和代码统一打包成不可变的OCI兼容容器，支持选择性解包、
数字签名和自动化部署，显著简化数据科学家、开发者和运维团队间的协作流程，同时满足企业级安全审计需求。

KitOps的特点:

1. 统一打包：整合模型/数据集/代码/配置的ModelKit格式
2. 选择性解包：支持按需提取特定组件
3. OCI标准兼容：可存储于任意容器注册中心
4. 版本控制：完整的模型生命周期管理
5. 数字签名：确保资产来源可信
6. 容器化部署：一键生成Docker/Kubernetes配置
7. LLM支持：包含LoRA微调和RAG管道功能
8. 合规性：满足欧盟AI法案审计要求
9. 自动化集成：支持GitHub Actions/Dagger等CI/CD工具

KitOps的功能:

1. 创建可复现的AI实验包：kit pack -f Kitfile
2. 仅提取模型文件：kit unpack –filter model
3. 生成生产容器：kit deploy –container
4. 管理模型版本：kit tag v1.2.0
5. 团队协作共享：kit push registry/modelkit:latest
6. LLM微调工作流：结合LoRA和llamacpp
7. 构建RAG管道：打包向量数据库和提示模板
8. 合规存档：签署关键模型版本

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