mav 是基础设施领域的开源项目，由 attentionmech 开发，2025 年首次发布。
它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,130 个项目，GitHub 星标数为 520。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-19。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：深度学习模型训练调试，定位梯度异常或过拟合。同类可对比的替代方案包括 TensorBoard、Weights & Biases、Netron。
项目数据
分类开源模型
开发团队attentionmech
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型large-language-models,machine-learning,visualization
GitHub 星标★ 520
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-03-26 00:00:00
最近更新2026-08-19 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数6
使用教程
核心亮点
- 实时可视化损失、梯度、激活等关键指标，训练状态一目了然
- 无需改动训练代码，通过钩子机制轻量接入主流框架
- 界面简洁，图表交互流畅，适合快速调试和教学演示
不足之处
- 项目处于早期，功能覆盖有限，自定义图表能力较弱
- 文档和社区生态待观察，高级用法需自行探索源码
适用场景
- 深度学习模型训练调试，定位梯度异常或过拟合
- 教学演示中展示神经网络内部动态
- 对比不同超参数对训练过程的影响
替代项目
TensorBoard、Weights & Biases、Netron
项目介绍
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