dama

一键容器化部署,快速跑通机器学习自动化流程

dama 是一个简化的机器学习容器平台,旨在帮助团队快速启动自动化工作流。它解决了机器学习项目从开发到部署过程中环境配置复杂、流程繁琐的问题,通过容器化技术提供标准化的运行环境,并集成了自动化流水线,支持模型训练、评估和部署的端到端管理。其核心能力包括:基于容器的环境隔离、可配置的工作流定义、资源调度与监控,以及简洁的 CLI 和 API 接口。项目采用 Go 语言开发,轻量易部署,适合中小团队或初学者快速搭建 ML 基础设施。

开源 free 基础设施
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 77
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perlogix
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,GPL-3.0许可证,可自行部署使用,完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Go
技术栈/模型containers,docker,go,golang,machine-learning,mlops,moby
GitHub 星标★ 77
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2018-05-26 00:00:00
最近更新2025-04-05 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5

使用教程

核心亮点

  • Go 编写,单二进制部署,资源占用低
  • 提供简洁的 CLI 和 API,上手门槛低
  • 内置容器化环境,解决依赖管理痛点

不足之处

  • 项目处于早期,功能覆盖有限
  • 文档和社区生态待观察

适用场景

  • 快速搭建团队内部 ML 实验环境
  • 自动化模型训练与部署流水线
  • 教学演示或 POC 验证

替代项目

Kubeflow、MLflow、Seldon Core

项目介绍

dama 是基础设施领域的开源项目,由 perlogix 开发,2018 年首次发布。

它收录于基础设施分类,该分类目前共有 1,130 个项目,GitHub 星标数为 77。

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 2025-04-05。GPL-3.0许可证,可自行部署使用,完全免费。

它主要面向的使用场景是:快速搭建团队内部ML实验环境。同类可对比的替代方案包括 Kubeflow、MLflow、Seldon Core。

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