sdk

给生产级 ML 装个元数据仓库，让模型资产可追踪、可复现。

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 6 🐛 待处理 2 ⚠️ 作者已归档（停止维护）
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 87
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，Apache-2.0 许可证，可自由使用，无付费版本。

项目预览

sdk 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layerai-archive
官网地址https://layer.ai
GitHubhttps://github.com/layerai-archive/sdk
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可自由使用，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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型collaboration,data-science,data-versioning,deep-learning,experiment-tracking,hyperparameter-optimization,hyperparameter-tuning,keras,machine-learning,mlops,model-versioning,python,pytorch,reinforcement-learning,sklearn,tensorflow
GitHub 星标★ 87
上线时间2022-04-25 00:00:00
代码更新2022-09-29
仓库体积2.3 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3

项目介绍

sdk 是一个面向生产环境机器学习（ML）的元数据存储基础设施。它旨在解决 ML 模型开发与部署过程中元数据管理混乱、难以追踪的问题，为模型、数据集、训练运行等提供统一的元数据记录与查询能力。其核心能力包括：定义标准化的元数据 schema，支持对 ML 工件（如模型版本、数据集快照）进行结构化描述；提供元数据的写入、版本追踪与历史回溯，帮助用户理解模型演进的完整脉络；并可能集成到 ML 流水线中，实现元数据的自动化采集与关联。作为早期项目，sdk 聚焦于为生产级 ML 系统构建可靠、可扩展的元数据底座，从而提升 ML 资产的可观测性与可复现性。

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 ★ 87

核心亮点

  • 专注生产级 ML 元数据，解决模型、数据集追踪痛点
  • 提供结构化 schema，支持元数据版本与历史回溯
  • 设计上可集成 ML 流水线，实现自动化元数据采集

不足之处

  • 项目处于早期，文档与社区生态待观察
  • 实际生产环境中的性能与扩展性尚未验证

适用场景

  • ML 模型版本与数据集血缘追踪
  • ML 流水线运行元数据自动化记录
  • 模型审计与合规性元数据查询

替代项目

MLflow、Kubeflow Metadata、Amundsen

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