NebulaiNetwork/OpenCompute

nebulai's depin computing services

何を解決するか

OpenCompute は、ユーザーが自らのバックエンドインフラを管理する必要なく、ワーカーが複雑なインストールを実行する必要もない分散型コンピューティングネットワークを提供します。

動作方法

このシステムは、2つの主要なコンポーネントからなるプラグアンドプレイアーキテクチャを使用しています：ユーザーモジュール（タスクの送信および管理用のPython SDK）とワーカーモジュール（ブラウザを開くだけで計算能力を提供できる実行ノード）。

対象ユーザー

インフラストラクチャのオーバーヘッドなしに弾力的で分散型の処理能力が必要なユーザー、および空き時間の計算リソースをネットワークに貢献したい個人に設計されています。

特徴

  • インフラストラクチャのオーバーヘッドなしの分散処理能力。
  • ブラウザベースのワーカー貢献（インストール不要）。
  • ユーザーがグローバルなコンピューティングリソースにアクセスできる軽量なPython SDK。
  • サーバーレスかつ許可なしのアーキテクチャ。

関連

  • プロジェクト
    dxos/dxos

    分散型アプリケーションの構築と、AI駆動のコラボレーティブIDEであるComposerを支える分散型オペレーティングシステムプラットフォーム。

  • プロジェクト
    InseeFrLab/onyxia

    KubernetesベースのコンテナとJupyter、RStudioなどのツールをオーケストレーションすることで、データサイエンティスト向けの最先端の作業環境を提供するWebアプリケーション。

  • プロジェクト
    different-ai/openwork

    OpenWork は、AI エージェントがローカルファイルを操作できるオープンソースのクロスプラットフォームデスクトップアプリです。任意の LLM (ホスト型 API、カスタムキー、またはローカル Ollama モデル) をサポートし、共有スキルの検出と実行のためのツールを備えた Model-Control-Plane (MCP) を提供します。チームはアクセスを管理し、プラグインを公開し、オプションの OpenWork Den コントロールプレーンをセルフホストできます。コアアプリは MIT ライセンスです。Den コンポーネントは EE ライセンス (小規模チームには無料、大規模組織には有料) でソースコードを利用できます。

  • プロジェクト
    lablup/backend.ai

    Backend.AIは、AI/MLワークロードを実行するためのオープンソースのコンテナベースのクラスタプラットフォームです。異種アクセラレータ上で隔離されたコンピュートセッション（Jupyter、VS Code、SSHなど）をスケジュールし、仮想フォルダストレージ層を提供し、REST/GraphQL APIとPython/Java/JS SDKを公開します。単一スクリプトでインストールし、Manager/Agent/Storage/Webサービスを起動し、CLIまたはWeb UIでセッションを開始します。LGPL-v3サーバーコード、MITクライアントSDK。