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GitHub · dsx-ai-factory/nvke↑ +123 heute

Kubernetes-Verwaltung für Nvidia-Grafikkarten

NVIDIA Kubernetes Engine (NVKE) bietet eine Steuerungsebene (Management Plane) zur Verwaltung von GPU-beschleunigten Kubernetes-Clustern auf Bare-Metal-Servern. Das in Go entwickelte Tool läuft auf einer Docker-Infrastruktur mit Unterstützung für virtuelle TPMs und vereinfacht die Prozesse der Cluster-Bereitstellung und Workload-Erstellung.

Aktualisierungen

  • 8. November 2026: Sterne 600 → 603, neueste Version v0.23.1 (3. November 2026).

Was es bringt

  • Richten Sie verwaltete Cluster auf Ihrer eigenen Hardware ein.
  • Erstellen Sie unabhängige Workload-Cluster.
  • Kompilieren Sie Binärdateien aus dem Quellcode.

Installation

Kompilieren aus Quellcode
git clone https://github.com/dsx-ai-factory/nvke.git
cd nvke
make build

Wenn Sie nicht programmieren

Fügen Sie dies in Ihren Agenten ein (Claude Code · Codex · Antigravity)

Ich möchte, dass Sie das NVIDIA Kubernetes Engine-Tool aus dem Quellcode kompilieren, indem Sie das Projekt klonen, in das Verzeichnis wechseln und dann den Befehl git clone https://github.com/dsx-ai-factory/nvke.git cd nvke make build ausführen.

Repository: https://github.com/dsx-ai-factory/nvke. Richte dich bei der Installation und Ausführung nach den offiziellen Anweisungen in der README-Datei dieses Repositorys.

Prüfe vor dem Start, unter welchem Betriebssystem wir arbeiten und ob die notwendigen Tools (z. B. Python, Node.js, Git, Docker) installiert sind. Installiere fehlende Tools schrittweise entsprechend diesem System.

Erstelle einen neuen, leeren Ordner für die Arbeit. Rühre keine Dateien außerhalb dieses Ordners an und lösche nichts. Sag mir vor jedem Befehl in einem Satz, was du tun wirst.

Sag mir, was ich am Ende jedes Schrittes auf dem Bildschirm sehen sollte. Wenn ein Fehler auftritt, füge ich die Fehlermeldung exakt so ein, wie sie ist, und wir beheben sie gemeinsam.

Verwandte Begriffe aus dem Glossar

Für wen es gedacht istFür Plattformenteams, die Kubernetes-Cluster auf ihrer eigenen GPU-Infrastruktur verwalten möchten.
LizenzApache-2.0

Links

TreScout hat dieses Werkzeug nicht entwickelt · wir haben es in den GitHub-Trends gefunden und stellen es vor. Diese Seite beschreibt das Repository so, wie es am 2026-11-08 war: Die Anzahl der Sterne und unser Text stammen von diesem Tag, das Repository kann sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand finden Sie über den Link zum Repository. Der Präsentationstext wurde mit KI aus der eigenen Dokumentation des Repositories erstellt und diese Seite wurde maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung.