modelstore

一行代码保存模型版本,随时回溯和分享

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 29 🐛 待处理 11 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 403
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

modelstore 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operatorai
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Python
技术栈/模型data-science,keras,machine-learning,mlops,modelstore,python-library,pytorch,s3-storage,scikit-learn,tensorflow,transformer
GitHub 星标★ 403
上线时间2020-09-20 00:00:00
代码更新2026-08-05
仓库体积802 KB
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3

项目介绍

modelstore 是一个 Python 库,用于机器学习模型的版本管理、导出和保存。它解决了模型在训练后难以统一管理和复现的问题,支持将模型保存到本地文件系统或各类云存储(如 AWS S3、Google Cloud Storage 等)。核心能力包括:自动捕获模型依赖的 Python 环境、生成唯一版本号、支持多种主流 ML 框架(如 scikit-learn、XGBoost、PyTorch 等)的模型序列化,并提供简单的 API 来上传和下载模型。通过将模型与元数据(如训练时间、代码版本)打包,方便团队协作和模型回溯。项目处于早期阶段,但设计思路清晰,适合需要轻量级模型版本控制的个人开发者或小团队。

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 ★ 403

核心亮点

  • 自动捕获 Python 依赖环境,确保模型可复现
  • 支持本地文件系统和主流云存储,灵活部署
  • API 简洁,集成多种 ML 框架,上手快

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 早期项目,功能相对简单,缺乏高级管理特性

适用场景

  • 个人实验记录模型版本
  • 团队协作共享训练好的模型
  • 自动化流水线中保存和加载模型

替代项目

MLflow、DVC、ModelDB

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