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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 468
使用教程
环境要求
- Python
- Docker
安装与启动步骤
-
1以可编辑方式装
它需要读自己的包结构。
pip install -e . -
2起依赖的存储
看板数据要落库，编排文件里有。
docker-compose up -d -
3跑示例流水线
先用示例确认埋点方式。
python examples/industry_ml.py -
4看血缘图
它的核心是把数据与模型的血缘串起来。
如何确认成功
跑一次示例流水线后，能在看板上看到各步骤的输入输出被串成一条完整血缘链
注意事项
- 它给机器学习流水线加轻量观测，重点是组件级的数据血缘。
- 埋点要改自己的代码，不是装上就自动生效。
- 配套的看板依赖外部存储，起之前先确认容器可用。
- 项目偏早期，接口会变，锁版本再集成。
核心亮点
- 粗粒度设计，接入成本低，只需装饰器即可记录运行上下文
- 支持自定义元数据，可灵活记录数据集、超参数等关键信息
- 提供简单查询接口，快速回溯实验依赖关系
不足之处
- 文档较少，仅限基础用法，高级功能需阅读源码
- 社区活跃度低，问题响应可能较慢
适用场景
- 机器学习实验管理，记录每次训练的数据与代码版本
- 团队协作时，快速定位模型复现所需的依赖条件
- 合规审计，提供模型训练过程的血缘证据
替代项目
MLflow、DVC、Pachyderm
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