mlreef

一站式 ML 协作平台,让团队高效管理代码、数据与实验。

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 300 👀 关注 106
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1463
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

mlreef 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类基础设施
开发团队MLReef
官网地址https://mlreef.com
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
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Kotlin
技术栈/模型artificial-intelligence,data-science,deep-learning,deeplearning,machine-learning,machine-learning-algorithms,mlops,mlops-environment,models,mxnet,pytorch,reproducibility,tensorflow
GitHub 星标★ 1463
上线时间2020-07-20 00:00:00
代码更新2022-11-01
仓库体积64.4 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

mlreef 是一个面向机器学习团队的协作工作区,旨在解决 ML 项目中代码、数据和实验管理分散、协作效率低的问题。它提供统一的项目空间,集成代码仓库、数据版本控制、实验跟踪和团队讨论功能,支持从数据准备到模型部署的全流程协作。核心能力包括:基于 Git 的代码和数据处理、可复现的实验记录、灵活的权限管理以及实时协作界面。项目采用 Kotlin 开发,具备良好的扩展性和跨平台支持,适合数据科学家、工程师和研究者共同使用。

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 ★ 1463

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:云服务 3 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 可访问外网的浏览器(需打开 mlreef.com)
  • 一个 MLReef 账号(官网免费注册)
  • 了解 Git 基础操作,数据托管基于 git / git LFS 仓库

安装与启动步骤

  1. 1注册 MLReef 账号

    README 指引用户前往官网注册页注册后即可开始实验,注册完成会进入协作工作区。

  2. 2阅读官方文档

    README 明确指向 docs.mlreef.com,建议先按文档了解数据管理、代码仓库、实验管理等模块用法。

  3. 3确认仓库迁移状态

    README 声明本 GitHub 仓库已不再维护更新,项目已迁移到 GitLab 主仓库,请勿按本仓库自建部署。

如何确认成功

能成功登录 mlreef.com 并进入工作区,看到数据管理、代码仓库、实验管理等板块即算可用。

常见问题

Q:可以自己本地部署 mlreef 吗?

A:README 未提供任何自托管安装步骤,只说明本仓库已停止维护、主仓库在 GitLab,因此不建议按本仓库自行部署。

Q:这个 GitHub 仓库还能用吗?

A:README 明确表示不再支持和更新该仓库,项目仍在 GitLab 主仓库活跃开发,请以那边为准。

Q:MLReef 主要能做什么?

A:提供数据管理、代码仓库发布、实验管理、ML-Ops 流水线编排四大模块,用于机器学习项目的协作与复现。

Q:数据是怎么存储和版本管理的?

A:README 说明数据通过 git / git LFS 仓库进行托管,具备完整版本化管理能力。

注意事项

  • README 明确声明本 GitHub 仓库已不再支持与更新,官方主仓库已迁至 GitLab。
  • README 未给出任何本地安装、Docker 或构建命令,本文步骤均为官网注册与文档入口。
  • 产品入口为 mlreef.com,注册地址 https://mlreef.com/register,文档地址 https://docs.mlreef.com/。

核心亮点

  • 统一管理代码、数据和实验,减少切换工具的成本
  • 内置实验追踪,支持结果对比与复现
  • 细粒度权限控制,适合团队协作场景

不足之处

  • 项目活跃度一般,社区规模有限
  • 文档和示例相对简略,上手门槛较高

适用场景

  • 小型 ML 团队进行项目协作与版本管理
  • 研究机构需要可复现的实验记录环境
  • 企业内网部署私有 ML 工作区

替代项目

DVC (Data Version Control)、MLflow、Kubeflow

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