把 Docker Compose 文件直接转换成 Kubernetes 资源清单，方便本地编排的应用平滑迁移到 K8s 集群。

Meshery 是一个云原生管理平台，用可视化方式统一管理 Kubernetes 和多集群基础设施，支持 GitOps、服务网格与 IaC 配置。

在 Kubernetes 上编排 Ceph、NFS 等分布式存储集群，把块、文件和对象存储以云原生方式提供给容器使用。

开源计算机使用智能体基础设施，提供跨系统沙箱、驱动和基准测试，用于训练、评估和生成桌面操作数据。

面向 Kubernetes 的开源安全平台，可在 IDE、CI/CD 流水线和集群中做风险分析、合规检查与错误配置扫描，帮用户省去大量人工排查时间。

基于 Kubernetes 的云原生机器学习平台，把训练、流水线编排、模型服务和 Notebook 开发统一到容器化集群里，解决 MLOps 各环节割裂、难以规模化调度的问题。

用 Rust 写的后现代模态文本编辑器，继承 Vim 和 Kakoune 的多选编辑思路，提供更现代的默认键位和内置 LSP 支持。

Vitess 是面向 MySQL 的数据库集群系统，通过分片和集群管理实现水平扩展，适合在 Kubernetes 上运行大规模 MySQL 服务。

在现有 Kubernetes 集群上快速创建隔离的虚拟集群，每个租户独享 API Server、CRD 和 RBAC，省去为多租户单独搭建物理集群的成本。

可移植的分布式应用运行时，用边车模式把事件驱动、工作流编排、状态管理和发布订阅等能力做成标准 API，让微服务在云和边缘环境都能一致运行。

开源 API 与 AI 网关，统一代理 REST、GraphQL、TCP、gRPC 和 MCP 流量，帮你在微服务和 LLM 调用前做路由、鉴权与限流。

用 Python 编排数据管道的工作流框架，带重试、调度和可观测性，让数据与 ML 流水线在生产环境稳定跑起来。

Triton 是一门面向 GPU 编程的类 Python 语言及其编译器，让开发者不用写 CUDA 就能写出接近手写性能的高效内核。

基于 PyTorch 的深度学习优化库，通过 ZeRO、模型并行和混合专家等技术，让千亿到万亿参数模型的分布式训练与推理更省显存、更高效。

用 Python API 定义大模型，并借助 TensorRT 在 NVIDIA GPU 上做极致优化推理，还提供 Python/C++ 运行时来编排高性能服务。

基于 Ansible 构建的 Web 界面、REST API 和任务引擎，让运维团队可视化编排和调度自动化任务，不必手写命令行。

NVIDIA 官方的高性能深度学习推理 SDK，能把训练好的模型在 NVIDIA GPU 上做极致加速和部署，适合追求低延迟高吞吐的生产推理场景。