gokart

让机器学习流水线可复现、可管理，告别混乱实验。

Gokart 是一个基于 Python 的机器学习流水线框架，旨在解决 ML 实验中的可复现性、任务依赖管理、代码质量约束和易用性问题。它构建在 Luigi 之上，继承了 Luigi 的任务调度和依赖处理能力，同时增加了对数据版本控制、参数哈希和输出缓存的支持，确保每次实验可追溯、可复现。Gokart 提供简洁的 API，允许用户通过定义任务类来组织数据处理、特征工程、模型训练等步骤，并自动处理任务间的依赖关系和增量计算。它还集成了对多种数据格式（如 pandas、numpy）的序列化支持，并提供了与 Jupyter 笔记本的集成，方便交互式开发。核心能力包括：自动缓存中间结果、基于参数哈希的版本管理、任务级日志记录、以及通过配置管理实现环境一致性。