kamonohashi

一站式管理 AI 数据、训练与 GPU 资源,提升团队研发效率

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 13 🐛 待处理 100 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 86
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

kamonohashi 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类基础设施
开发团队KAMONOHASHI
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
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Apache-2.0
主要语言C#
技术栈/模型deep-learning,deeplearning,kubernetes,machine-learning,machinelearning,mlops,nvidia-docker
GitHub 星标★ 86
上线时间2019-05-28 00:00:00
代码更新2023-08-29
仓库体积7.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

KAMONOHASHI 是一个面向 AI 开发的基础设施平台,旨在为机器学习团队提供从数据管理、模型训练到部署的全流程支持。它解决了 AI 开发中环境配置复杂、资源调度困难、实验追踪不便等问题。核心能力包括:数据集版本管理、训练任务提交与调度、GPU 资源池化、实验记录与可视化,以及基于 Web 的团队协作界面。项目采用 C# 实现,提供 REST API 和命令行工具,支持与主流深度学习框架集成。作为早期项目,它专注于简化 AI 工程化流程,帮助团队更高效地利用计算资源。

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 ★ 86

核心亮点

  • 提供数据集版本管理,支持数据溯源与复用
  • 支持 GPU 资源池化与任务调度,提升硬件利用率
  • 内置实验记录与可视化,便于对比模型效果

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目处于早期,功能完整性和稳定性有待验证

适用场景

  • 企业内部 AI 团队统一管理训练资源与实验
  • 高校实验室进行深度学习研究,需要共享 GPU 环境
  • 数据科学竞赛中管理数据集与模型迭代

替代项目

Kubeflow、MLflow、Polyaxon

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