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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 518
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使用教程
环境要求
- Python 3.9+
- Docker（部分运行目标）
安装与启动步骤
-
1装包
一条 pip 装完。
pip3 install aqueduct-ml -
2起本地服务
它需要一个常驻服务来编排流程。
-
3用普通函数写流程
它的卖点是不用改写代码风格，普通 Python 函数就能编排。
-
4指定运行目标
同一个流程能跑在不同基础设施上。
-
5看执行与指标
可视化执行过程是它相对脚本的差别。
如何确认成功
把两个已有函数串成流程并跑通，能在界面上看到每一步的执行状态与耗时
注意事项
- 它是机器学习流水线编排框架，强调用原生 Python 写而不是学新 DSL。
- 同一份流程能换运行目标，迁移成本低。
- 需要常驻服务，纯脚本场景显得重。
- 适合多步依赖的流程，单脚本用不上。
核心亮点
- 多云抽象：统一接口屏蔽不同云厂商差异，简化部署
- 工作负载编排：支持调度LLM和ML任务，提升资源利用率
- Go语言实现：高性能、并发友好，适合基础设施场景
不足之处
- 项目已停止维护，存在安全风险和兼容性问题
- 文档和社区支持有限，上手难度较高
适用场景
- 多云环境下的AI模型部署与调度
- 混合云中统一管理ML工作负载
- 研究云原生AI基础设施设计参考
替代项目
Kubeflow、Ray、Seldon Core
上一篇：kubeflow-chart
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