nbox

用命令行搞定 NimbleBox 上的机器学习部署与运维

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 12 🐛 待处理 5 👀 关注 4 ⚠️ 作者已归档(停止维护)
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 87
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

nbox 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NimbleBoxAI
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型data-science,machine-learning,ml-infrastructure,ml-platform,ml-service,mlops,mlops-automation,mlops-pipeline,mlops-tool,mlops-workflow,model-deployment,model-management,model-monitoring,model-serving,practical-mlops
GitHub 星标★ 87
上线时间2021-07-29 00:00:00
代码更新2023-10-02
仓库体积65.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

nbox 是 NimbleBox 平台的官方 Python 包,旨在将平台的所有 API 封装为命令行工具和可复用的 Python 模块,从而简化机器学习工作流的部署与管理。它解决了用户在 NimbleBox 上操作时依赖繁琐 Web 界面或手动调用 API 的问题,提供了一站式的命令行接口,支持模型部署、任务调度、资源监控等核心功能。通过 nbox,开发者可以更高效地集成 NimbleBox 到现有 CI/CD 流程中,实现自动化运维。项目目前处于早期阶段,代码结构清晰,但功能覆盖尚在完善中。

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 ★ 87

核心亮点

  • 将 NimbleBox 全部 API 封装为 CLI,操作效率高
  • 提供 Python 模块,便于二次开发与集成
  • 与平台深度绑定,功能针对性强

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅适用于 NimbleBox 平台,通用性受限

适用场景

  • 在 NimbleBox 上快速部署模型并管理生命周期
  • 通过命令行自动化执行机器学习任务调度
  • 集成到 CI/CD 流水线中实现模型更新

替代项目

dvc、mlflow、kubeflow

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