noronha 是基础设施领域的开源项目，由 noronha-dataops 开发，2021 年首次发布。
它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,132 个项目，GitHub 星标数为 61。
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 2026-04-13。Apache-2.0 许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：团队需要标准化ML数据管道管理。同类可对比的替代方案包括 Kedro、Metaflow、ZenML。
noronha
用声明式管道搞定 ML 数据流程，快速上线模型
noronha 是一个面向机器学习项目的 DataOps 框架，旨在将数据工程、模型训练和部署流程标准化。它解决了 ML 项目中数据管道混乱、环境配置繁琐、模型版本管理困难等问题，提供了一套简洁的 Python API 来定义、调度和监控数据任务。核心能力包括：声明式数据管道定义、自动依赖管理、可复现的实验环境、模型注册与部署集成，以及基于 YAML 的配置驱动。通过 CLI 和 Python SDK 双接口，支持本地开发和云端执行，帮助团队提升 ML 项目的迭代效率和运维稳定性。
开源
free
基础设施
GitHub 星标
★ 61
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noronha-dataops
所属国家
定价模式free
价格说明开源框架，Apache-2.0 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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型dataops,docker,kubernetes,machine-learning,mlops
GitHub 星标★ 61
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2021-04-05 00:00:00
最近更新2026-04-13 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4
使用教程
核心亮点
- 声明式 YAML 配置，降低数据管道编写门槛
- 内置任务调度和监控，简化运维复杂度
- 与主流 ML 框架兼容，易于集成现有工作流
不足之处
- 项目尚处早期，文档和社区生态待完善
- 功能覆盖有限，高级特性需自行扩展
适用场景
- 团队需要标准化 ML 数据管道管理
- 快速搭建可复现的模型训练流程
- 统一本地开发与云端部署的配置
替代项目
Kedro、Metaflow、ZenML
项目介绍
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