dama

一键容器化部署,快速跑通机器学习自动化流程

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 2 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 77
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,GPL-3.0许可证,可自行部署使用,完全免费。

项目预览

dama 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perlogix
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
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
上线时间2018-05-26 00:00:00
代码更新2021-11-22
仓库体积4.3 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

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。

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 ★ 77

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

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