oomstore

用 Go/Rust 打造的高速特征仓库,让特征上线快如闪电

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 10 🐛 待处理 11 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 91
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,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

oomstore 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oom-ai
官网地址https://oom.ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,完全免费,可自行部署使用。
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featurestore,go,ml,mlops,python,rust
GitHub 星标★ 91
上线时间2021-09-22 00:00:00
代码更新2022-02-28
仓库体积3.7 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7

项目介绍

oomstore 是一个用 Go 和 Rust 构建的轻量级、高性能特征存储系统,专为机器学习特征管理而设计。它解决了特征工程中特征离线计算、在线获取、一致性保障和复用难题,提供统一的特征定义、存储和访问接口。核心能力包括:支持离线批量特征和在线实时特征的低延迟读取,具备特征血统追踪、数据回填和监控功能,并提供了简洁的 SDK 和命令行工具,方便数据科学家和工程师快速集成。其设计强调轻量部署和性能,适合中小规模团队或对延迟敏感的场景。

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 ★ 91

技术标签

核心亮点

  • 基于 Go 和 Rust 实现,读写性能优异,延迟极低
  • 轻量级架构,部署简单,资源占用少
  • 提供统一特征管理,支持离线与在线特征无缝切换

不足之处

  • 项目处于早期阶段,社区和文档相对较少
  • 生态和集成工具尚不完善,需自行适配部分框架

适用场景

  • 在线推荐系统实时特征获取
  • 金融风控模型特征统一管理
  • 中小团队快速搭建特征平台

替代项目

Feast、Hopsworks、RisingWave

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