unionml

用装饰器把模型一键变成微服务,快速上线 API

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 41 🐛 待处理 84 👀 关注 1 ⚠️ 作者已归档(停止维护)
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 336
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,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。

项目预览

unionml 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unionai-oss
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型hacktoberfest,machine-learning,mlops
GitHub 星标★ 336
上线时间2021-11-17 00:00:00
代码更新2023-11-06
仓库体积15.0 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7

项目介绍

UnionML 是一个旨在简化机器学习微服务构建与部署的开源框架。它提供了一套简洁的 Python 装饰器和函数式 API,让开发者能够将训练、预测等核心逻辑封装为可复用的服务单元,并直接集成到 FastAPI 等 Web 框架中,从而快速将模型暴露为 REST API。UnionML 解决了从模型开发到上线服务之间的工程化痛点,减少了样板代码和基础设施配置,使数据科学家能更专注于算法本身。其核心能力包括:声明式服务定义、自动生成 API 端点、支持多种模型框架(如 sklearn、XGBoost)、以及与 Union Cloud 的深度集成,便于进行云端部署和弹性伸缩。项目处于早期阶段,但设计理念清晰,适合快速原型验证和小规模生产环境。

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 ★ 336

核心亮点

  • 声明式 API 大幅减少服务化代码,开发效率高
  • 原生集成 FastAPI,自动生成交互式 API 文档
  • 支持主流 ML 框架,模型接入成本低

不足之处

  • 项目较新,生态和社区支持尚不成熟
  • 文档和示例相对有限,学习资源待丰富

适用场景

  • 快速将训练好的模型封装为 REST API 供业务调用
  • 在原型验证阶段快速搭建 ML 服务演示
  • 作为内部工具统一团队模型部署流程

替代项目

BentoML、MLflow、Seldon Core

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