sdk

给生产级 ML 装个元数据仓库，让模型资产可追踪、可复现。

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。

开源 free 基础设施

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 87

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类基础设施

开发团队layerai-archive

所属国家

官网地址https://layer.ai

GitHubhttps://github.com/layerai-archive/sdk

定价模式free

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

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

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2022-04-25 00:00:00

最近更新2026-05-06 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2

使用教程

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

项目介绍

sdk 是基础设施领域的开源项目，由 layerai-archive 开发，2022 年首次发布。

它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,126 个项目，GitHub 星标数为 87。

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 2026-05-06。Apache-2.0 许可证，可自由使用，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：ML模型版本与数据集血缘追踪。同类可对比的替代方案包括 MLflow、Kubeflow Metadata、Amundsen。

上一篇：mlreef

下一篇：feature-store

sdk