hi-ml 是行业应用领域的开源项目，由 microsoft 开发，2021 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 544 个项目，GitHub 星标数为 310。
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 2026-07-08。开源工具箱，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：医学影像分类/分割模型的快速原型验证。同类可对比的替代方案包括 MONAI、nnU-Net、MedicalZoo。
hi-ml
医学影像深度学习，一键上云训练部署
HI-ML 是一个面向医学影像深度学习与 Azure 云集成的工具箱，由微软健康智能团队开发。它旨在解决医学影像分析中模型训练、实验管理和云部署的复杂性问题，提供从数据预处理、模型训练到推理部署的一体化流程。核心能力包括：基于 PyTorch 的轻量级训练封装，支持多 GPU 和混合精度训练；内置多种医学影像任务（如分类、分割）的基准模型；与 Azure Machine Learning 深度集成，支持云端作业提交、模型注册和端点部署；提供可复现的实验配置和日志记录。项目通过简化工程细节，让研究人员能专注于算法创新，同时方便将模型快速落地到临床场景。
开源
free
基础设施
GitHub 星标
★ 310
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microsoft
所属国家
定价模式free
价格说明开源工具箱，MIT许可证，完全免费，无付费版本
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai,azure,azureml,deep-learning,health,healthcare,machine-learning,ml,mlops,python
GitHub 星标★ 310
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2021-07-01 00:00:00
最近更新2026-07-08 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6
使用教程
核心亮点
- 深度集成 Azure ML，云端训练部署流程顺畅
- 提供医学影像任务的标准模型和训练模板
- 微软官方维护，代码质量与文档较规范
不足之处
- 依赖 Azure 生态，非 Azure 用户上手成本高
- 项目早期，社区规模和案例积累有限
适用场景
- 医学影像分类/分割模型的快速原型验证
- 需要将深度学习模型部署到 Azure 云端的临床研究
- 利用 Azure 进行大规模并行训练和超参调优
替代项目
MONAI、nnU-Net、MedicalZoo
项目介绍
上一篇：getml-community
下一篇：numerblox
同类项目推荐
xmgai-like
开源
换脸、艺术二维码随手玩，副业灵感一包带走。
本开源 AI 副业搞钱项目集成了强大功能，包括 AI 艺术二维码生成、AI 换脸、Delle3 绘画等···
spoken-to-signed-translation
开源
把口语文本一路转成手语视频的流水线
a text-to-gloss-to-pose-to-video pipeline for spoken to signed language translation
DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Cons···
开源
给建筑AI装上221个专业技能，让Claude秒变工地专家
221 AI skills for construction: BIM analysis, cost estimation, scheduling, document ···
LiveTranslate
开源
直播看片实时翻译，字幕秒出，跨语言无压力
Real-time audio translation, captures system audio + mic, runs ASR (Whisper/SenseVoi···