aligned

像 DBT 管数仓一样，理清 ML 数据依赖，减少技术债

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 2 🐛 待处理 1 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 61
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，本地部署，完全免费。

项目预览

aligned 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队MatsMoll
官网地址https://www.aligned.codes
GitHubhttps://github.com/MatsMoll/aligned
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，本地部署，完全免费。
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NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型ai,data-contracts,data-lake,datacontracts,dbt,feature-engineering,feature-store,ml,ml-ops,mlops
GitHub 星标★ 61
上线时间2022-04-27 00:00:00
代码更新2026-07-16
仓库体积13.7 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Aligned 是一个面向机器学习系统的数据依赖描述与治理工具，定位为“机器学习领域的 DBT”。它通过声明式的方式定义 ML 系统中的数据依赖关系，帮助团队理清特征、训练集、标签等数据资产之间的血缘与流转，从而降低因数据管道复杂、依赖混乱带来的技术债务。核心能力包括：数据依赖的显式建模、依赖图的自动解析与可视化、数据变更影响分析，以及支持与现有数据栈（如 SQL、数据仓库）集成。项目处于早期阶段，旨在为 ML 团队提供类似 DBT 对数据仓库的治理体验，让数据依赖可追溯、可测试、可维护。

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 ★ 61

核心亮点

  • 精准定位 ML 数据依赖治理空白，概念清晰有吸引力
  • 声明式建模方式降低理解成本，便于团队协作
  • 早期项目，架构设计灵活，可塑性强

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 功能实现尚不完整，生产可用性待验证

适用场景

  • ML 团队梳理特征与训练集的血缘关系
  • 数据变更时快速评估对模型的影响范围
  • 新成员快速理解现有 ML 数据管道结构

替代项目

dbt-core、Great Expectations、DataHub

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