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XnetMLops

连接数据处理、模型训练、部署服务与智能体编排的开源 MLOps 平台

在线体验 · 前端仓库 XnetMLops-web · OpenXnet 开源社区 · 查看许可

界面预览

以下界面由配套前端仓库 XnetMLops-web 提供，展示数据来自 demo/showcase_data.sql。

DPP 数据处理

数据集管理	RAG 知识库

MTP 模型训练与 MEP 模型部署

训练任务	模型部署

SMP 系统管理与 XAA 智能体

工作站资源	智能体工作流

元技能仓库	智能助手

演示入口与项目信息

演示登录	关于项目

项目简介

XnetMLops 是由 SynapXnet 团队开源的全流程 MLOps 平台，面向机器学习、生成式 AI 与智能体应用，将数据准备、模型训练、模型部署、资源管理和智能体编排连接为可持续迭代的工程闭环。

本仓库是平台后端，与 XnetMLops-web 前端仓库共同组成企业级、多租户、前后端分离系统。平台以独立微服务承载 DPP、MTP、MEP、SMP 与 XAA 五个核心业务域，可以对接 Hadoop、Jenkins、对象存储、镜像仓库与模型推理节点。

项目优势

• 企业多租户：通过租户、部门、团队、角色和资源边界支撑多角色协作。
• 前后端分离：Web 控制台与后端服务独立交付，便于企业集成和二次开发。
• 全流程闭环：连接数据处理、定时训练、模型部署、推理服务与智能体编排。
• 开放式集成：可对接 Hadoop、Jenkins、对象存储、Harbor 与模型计算节点。
• 持续更新：SynapXnet 团队会持续完善训练调度、模型服务、RAG、智能体与文档。

核心能力

模块	服务目录	说明
DPP 数据处理	mlops-dpp-service	管理数据集、预处理与特征工程，编排定时数据管道；支持 RAG 知识库与 Jenkins 执行集成
MTP 模型训练	mlops-mtp-service	管理算法与训练任务，配置数据集、变量和运行参数；支持立即或定时训练，并跟踪训练状态、日志与模型产物
MEP 模型部署	mlops-mep-service	管理模型部署、LLM 服务、API 密钥、部署节点和运行日志，并支持 OpenClaw 实例管理
SMP 系统管理	mlops-smp-service	管理租户、部门、团队、数据源、存储桶、工作站以及 Hadoop、Jenkins、Harbor、镜像和算子资源
XAA 智能体	mlops-xaa-service	创建智能体助手，管理会话与消息，通过可视化工作流、技能和编排能力调用 DPP、MTP 与 MEP
Login 认证服务	mlops-login	提供登录认证和平台访问入口，为多模块协作提供统一身份基础

典型工作流

flowchart LR
    Data["原始数据"] --> DPP["DPP 数据处理"]
    DPP --> Dataset["数据集 / 特征 / RAG 知识库"]
    Dataset --> MTP["MTP 即时或定时训练"]
    MTP --> Artifact["模型产物"]
    Artifact --> MEP["MEP 模型与 LLM 服务"]
    MEP --> API["推理 API"]
    XAA["XAA 智能体编排"] --> DPP
    XAA --> MTP
    XAA --> MEP
    SMP["SMP 资源与租户"] --> DPP
    SMP --> MTP
    SMP --> MEP

Loading

后端基于 Java 17、Spring Boot 3.4.6 与 Maven 多模块工程构建，使用 MySQL 和 Redis 保存平台数据，并通过 Hadoop、Jenkins、Harbor 等外部系统执行数据处理、训练和制品交付任务。

目录结构

XnetMLops/
├── mlops-dpp-service/    # 数据处理与 RAG 知识库
├── mlops-mtp-service/    # 模型训练
├── mlops-mep-service/    # 模型部署与推理服务
├── mlops-smp-service/    # 租户和基础资源管理
├── mlops-xaa-service/    # 智能体与工作流编排
├── mlops-login/          # 登录认证
├── docs/                 # 专题文档与项目图片
├── nginx/                # 反向代理配置
├── XnetMLops.sql         # 数据库初始化脚本
└── docker-compose.yml    # 容器编排

快速开始

环境要求

• JDK 17+
• Maven 3.9+
• Docker 与 Docker Compose
• MySQL 8.x、Redis 7.x
• 按启用模块准备 Hadoop、Jenkins、Harbor 或对象存储

Maven 构建

mvn -DskipTests package

容器启动

复制环境变量模板，配置数据库、Redis、HDFS、Jenkins、JENKINS_API_TOKEN 与 JWT_SECRET；如需同时启动 Web，请先构建同级的 XnetMLops-web 仓库，并确认 WEB_DIST_PATH 指向前端产物。

cp .env.example .env
docker compose up -d --build
docker compose ps

生产环境请使用专用服务账号、独立密钥和最小权限策略，不要沿用演示环境配置。

在线体验

• 访问地址：https://www.xnetmlops.synapxnet.cn
• 演示手机号：12345678900
• 演示验证码：000000

固定验证码仅用于开源项目展示，不应作为生产环境认证方案。

SynapXnet 开源生态

XnetMLops 是 SynapXnet 开源体系的 AI 工程平台。更多团队项目、技术方向与社区动态请访问 OpenXnet。

参与贡献

欢迎通过 Issue 提交缺陷与需求，或通过 Pull Request 贡献新算子、训练适配、部署后端和智能体能力。涉及数据结构或外部服务契约的变更，请同时提供迁移说明。

开源许可

本项目基于 MIT License 开源。你可以自由使用、修改和分发本项目，但须保留原始版权与许可声明。