whitebox

在K8s和边缘设备上,一站式监控你的ML模型健康

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 5 🐛 待处理 30 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 179
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,MIT许可证,可自行部署,完全免费。

项目预览

whitebox 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squaredev-io
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可自行部署,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MIT
主要语言Python
技术栈/模型accuracy,accuracy-metrics,accuracy-score,confusion-matrix,explainability,explainable-ai,f1-score,k8s,kubernetes,machine-learning,ml-monitoring,mlflow,mlops,model-monitoring,modelops,monitoring,observability,python,recall,xai
GitHub 星标★ 179
上线时间2022-09-09 00:00:00
代码更新2023-07-11
仓库体积21.8 MB
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5

项目介绍

Whitebox 是一个开源的端到端机器学习监控平台,特别强调边缘计算能力,并能与 Kubernetes 良好集成。它旨在解决 ML 模型从训练到部署后的全生命周期监控问题,包括数据漂移、模型性能下降、异常检测等。核心能力包括:实时监控模型输入输出、检测数据分布变化、提供可定制的告警规则、支持边缘设备上的轻量级部署,以及通过 Kubernetes 原生方式管理监控任务。项目当前标记为“未积极维护”,但仍可作为参考或二次开发的基础。

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 ★ 179

核心亮点

  • 原生支持Kubernetes,便于集群内部署和扩展
  • 具备边缘计算能力,可监控边缘侧模型
  • 覆盖数据漂移和性能监控,提供端到端监控方案

不足之处

  • 项目未积极维护,更新和社区支持有限
  • 文档和社区待观察

适用场景

  • 在K8s集群中部署多个模型,需要统一监控平台
  • 边缘设备上的模型需要轻量级监控方案
  • 需要检测生产环境中的数据漂移和模型退化

替代项目

Seldon Core、Kubeflow、Prometheus + Grafana

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