inferoxy

一键部署 Docker 化 CV 模型,快速上线推理服务

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 3 🐛 待处理 8 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 95
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,GPL-3.0许可证,可自行部署使用,无付费版本。

项目预览

inferoxy 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队eora-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,GPL-3.0许可证,可自行部署使用,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型computer-vision,machine-learning,mlops,pipelines,python
GitHub 星标★ 95
上线时间2021-05-28 00:00:00
代码更新2021-07-15
仓库体积9.5 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

inferoxy 是一个用于快速部署和使用 Docker 化计算机视觉模型的服务。它解决了 AI 模型从训练到生产环境部署过程中面临的复杂性和高成本问题,提供了一种轻量级、可扩展的推理服务方案。核心能力包括:通过 Docker 容器封装模型,实现环境隔离和快速部署;提供统一的 API 接口,方便应用集成;支持多种主流计算机视觉模型,如 YOLO、OpenCV 等;具备自动扩展功能,可根据请求量动态调整资源。项目基于 Python 构建,利用 Docker 和 Kubernetes 生态,简化了模型服务的运维流程。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 95

核心亮点

  • 基于 Docker 容器,环境隔离彻底,部署迁移方便
  • 提供统一 REST API,集成简单,支持多种 CV 模型
  • 支持自动扩展,能应对流量波动,降低运维成本

不足之处

  • 项目早期,文档和社区生态尚不完善
  • 功能相对单一,主要面向推理服务,训练支持有限

适用场景

  • 快速搭建计算机视觉模型演示环境
  • 在边缘或云环境部署轻量级推理服务
  • 为内部应用提供统一的 CV 模型调用接口

替代项目

Seldon Core、KFServing、TorchServe

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