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

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 基础设施 🍴 复刻 73 🐛 待处理 102 👀 关注 30
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 733
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 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。

项目预览

onepanel 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onepanelio
官网地址https://docs.onepanel.ai
GitHubhttps://github.com/onepanelio/onepanel
定价模式🏷️完全免费
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🔧 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★ 733
上线时间2019-09-26 00:00:00
代码更新2023-02-25
仓库体积30.1 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数9

项目介绍

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。

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 ★ 733

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：进阶 约 60 分钟 部署方式：集群部署 4 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

  • Kubernetes 集群
  • Helm
  • 对象存储

安装与启动步骤

  1. 1确认环境

    平台需要容器编排环境。

    kubectl version

  2. 2克隆

    先拉代码看安装说明。

    git clone https://github.com/onepanelio/onepanel.git

  3. 3装 CLI

    按文档装命令行工具。

    # 参考仓库安装章节

  4. 4部署

    用 CLI 初始化平台组件。

    # 运行初始化命令

如何确认成功

控制台能打开，能提交一个训练任务并看到日志。

注意事项

  • 平台较重，单机体验建议先用托管版。
  • 开源版本迭代放缓，选型前看提交记录。

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

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