accelerated-data-science

用 Python 在 Oracle 云上跑通训练、部署与流水线

开源 🏷️基础免费，高级付费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 基础设施 🍴 复刻 69 🐛 待处理 19 👀 关注 20
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 124
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费，高级付费 支持限时试用 · SDK开源免费，Oracle云服务按量计费

项目预览

accelerated-data-science 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oracle
GitHubhttps://github.com/oracle/accelerated-data-science
定价模式🏷️基础免费，高级付费
价格说明SDK开源免费，Oracle云服务按量计费
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UPL-1.0
主要语言Python
技术栈/模型cloud,machine-learning,oci,oracle,python3
GitHub 星标★ 124
上线时间2022-02-07 00:00:00
代码更新2026-10-23
仓库体积62.2 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态较活跃
收录时间2026-09-14
浏览次数1

项目介绍

accelerated-data-science（ADS）是 Oracle 数据科学云服务（OCI Data Science）的官方 Python SDK，面向在 Oracle 云上做机器学习的团队。它把模型全生命周期操作封装成 Python 接口：数据探索与特征工程、模型训练与评估、模型部署为在线推理端点，以及通过 Jobs 和 Pipelines 资源运行批处理与工作流任务。开发者无需手工拼装 OCI CLI 命令或 REST 调用，就能在 Notebook 或本地脚本中直接提交训练作业、管理模型工件、创建部署并调用预测。ADS 还提供面向大模型与生成式 AI 的辅助能力，以及与 OCI 对象存储、Vault 等服务的衔接，适合已采用 Oracle 云、希望用统一 SDK 打通从实验到生产的团队。

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 2026-09-14 · 当前星标 ★ 124

核心亮点

  • 覆盖模型训练、评估、部署、Jobs、Pipelines 的完整 MLOps 链路，接口统一
  • 与 OCI 原生服务（对象存储、Vault、Data Science 资源）深度集成，免手工调 REST
  • 提供高层封装与示例，Notebook 中即可提交作业和创建部署端点

不足之处

  • 强绑定 Oracle OCI 云，非 Oracle 环境基本无法使用
  • 社区规模小、星标少，第三方教程和问题解答有限

适用场景

  • 在 OCI Data Science Notebook 中提交分布式训练作业
  • 把训练好的模型一键部署为在线推理端点并调用预测
  • 用 Pipelines 编排特征处理、训练、评估的自动化工作流

替代项目

sagemaker-python-sdk、azureml-sdk、kubeflow

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