Open Source
Verwandte Open-Source-Projekte
VeriSwarm teilt sich einen Gründer mit zwei Open-Source-Projekten — ai-infra-curriculum und StreamSpace. Unterschiedliche Missionen, derselbe Grundsatz: Die Systeme hinter KI und die Infrastruktur, die wir betreiben, sollten nachvollziehbar, erlernbar und offen sein.
ai-infra-curriculum
Ein quelloffener Lernpfad für alle, die KI-Infrastruktur bauen und betreiben. Er deckt rollenbasierte Tracks ab — vom Junior-Engineer über Senior- und Principal-Engineer bis zu ML-Plattform, MLOps, Performance, Sicherheit und Architektur — und kombiniert jeweils ein Repository vom Typ learning mit Lektionen, Vorlesungsnotizen und Übungen sowie ein Repository vom Typ solutions mit umgesetzten Projektimplementierungen, dazu einen Leitfaden für KI-Agenten. Frei nutzbar, forkbar und offen für Beiträge.
Auf GitHub ansehenStreamSpace
Eine quelloffene Multi-User-Container-Streaming-Plattform — jede App streamen, von überall, selbst gehostet oder in der Cloud. Sie kombiniert einen latenzarmen WebRTC-Streaming-Kern mit einer Bibliothek vorgefertigter containerisierter Anwendungsvorlagen und einem Plugin-System für Erweiterungen, Webhooks und Integrationen. Selbst gehostet auf Containern, Kubernetes oder HPC.
Wie sie mit VeriSwarm zusammenhängen
Alle drei teilen sich einen Gründer, Joshua Ferguson, sowie eine gemeinsame Haltung zu offener Infrastruktur — werden aber unabhängig voneinander betrieben. ai-infra-curriculum und StreamSpace sind community-orientierte Open-Source-Initiativen, keine VeriSwarm-Produkte, und du brauchst nie ein VeriSwarm-Konto, um eines von beiden zu nutzen.
Warum wir auf sie verweisen
VeriSwarm baut Vertrauensinfrastruktur für KI-Agenten; das Curriculum vermittelt die dahinterliegende Engineering-Disziplin, und StreamSpace macht selbst gehostetes App-Streaming offen und zugänglich. Wenn du moderne Systeme baust, ausrollst oder betreibst, sind beide echt nützliche Ressourcen ohne Bedingungen — deshalb verlinken wir sie offen.
Projekte entdecken
Sieh dir die Tracks an, arbeite die Übungen durch, starte einen Streaming-Workspace oder öffne einen Pull Request. Alles liegt offen.