onepanel

一站式搞定计算机视觉项目，从标注到部署全流程自动化

OnePanel 是一个开源的端到端计算机视觉平台，旨在统一标签标注、模型构建、训练、调优、部署和自动化流程。它解决了计算机视觉项目从数据标注到模型上线的全生命周期管理问题，支持在任意云环境和本地部署。核心能力包括数据标注工具、训练任务管理、模型调优、部署服务以及工作流自动化，帮助团队减少在不同工具间切换的复杂度，提升开发效率。项目采用 Go 语言开发，当前处于早期阶段，但架构设计上强调可扩展性和多云适配。

开源 free 基础设施

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GitHub 星标 ★ 732

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onepanelio

所属国家

官网地址https://docs.onepanel.ai

GitHubhttps://github.com/onepanelio/onepanel

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可自行部署，无在线服务，核心功能免费。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Go

技术栈/模型ai,aiops,annotation,computer-vision,deeplearning,etl,hyperparameter-tuning,inference,jupyterlab,labeling,machinelearning,mlops,pipelines,pytorch,tensorboard,tensorflow,training,workflows

GitHub 星标★ 732

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2019-09-26 00:00:00

最近更新2026-09-07 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7

使用教程

核心亮点

统一平台覆盖标注、训练、调优、部署全流程，减少工具切换成本
支持多云和本地部署，适应不同企业的基础设施需求
开源且基于 Go 开发，部署简单，性能潜力大

不足之处

项目处于早期阶段，文档和社区生态尚不完善
功能成熟度有待验证，可能缺少生产级特性

适用场景

企业需要快速搭建计算机视觉流水线，统一管理标注和训练
团队希望在本地或私有云部署 AI 平台，避免数据外泄
开发者需要可扩展的开源平台，用于定制化视觉模型工作流

替代项目

Label Studio、Supervisely、Roboflow

项目介绍

onepanel 是计算机视觉领域的开源项目，由 onepanelio 开发，2019 年首次发布。

它收录于计算机视觉分类，该分类目前共有 447 个项目，GitHub 星标数为 732。

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 2026-09-07。Apache-2.0许可证，可自行部署，无在线服务，核心功能免费。

它主要面向的使用场景是：企业需要快速搭建计算机视觉流水线，统一管理标注和训练。同类可对比的替代方案包括 Label Studio、Supervisely、Roboflow。

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