← 返回项目库
人工智能软件研发数据工程

llm-evidently 中文模型监控

面向机器学习模型质量、数据漂移与测试结果的本地可运行监控工作台。

基于 Evidently 的 Python 与 React 本地应用，提供真实示例项目、报告、测试套件和可视化指标，适合模型评估、数据质量检查与离线研究展示。

真实界面

项目截图

共 6 张

项目列表
仪表盘
报告
数据集漂移
测试套件
按列漂移

Capabilities

核心功能

✓模型质量与数据质量报告
✓数据集漂移检测与按列分析
✓测试套件与测试结果统计
✓项目、报告和测试快照管理
✓Python API、CLI 与本地 Web UI
✓中文化的真实示例监控界面

适用场景

上线前模型评估与回归检查
生产数据漂移和数据质量巡检
团队内部模型监控原型与研究展示

适合谁

机器学习工程师、数据科学家、模型平台团队与需要离线评估工具的研发人员。

商业化思路

开源研究与会员交付；可作为模型监控、数据质量评估和内部质量门的基础工具。

你会拿到什么

  • ✓Apache-2.0 源码包与版权许可证
  • ✓可复现的 Python 服务、前端构建说明和运行证据

部署流程

  1. 1创建 Python 3.11 环境并安装项目依赖，使用 CLI 启动本地 UI
  2. 2如需重建前端，使用锁定的 pnpm 9 依赖构建并同步静态资源

真实验证结果

已通过 6 个真实运行中文界面、HTTP、可见正文、控制台、坏图和横向溢出质量门。

部署前须知

源码包排除了可由前端构建重建的压缩静态包与示例报告 HTML；首次交付后如需完整内置 UI，应按说明安装前端依赖并重新构建。

部署难度

中等

最低配置

Python 3.11；运行服务需要可写工作区；从源码重建前端需要 Node.js 20+ 与 pnpm 9+。

开源许可证

Apache License 2.0

最后验证

2026-08-28

技术栈

PythonLitestarUvicornReactVitepnpm

授权说明

交付包保留上游 Apache-2.0 许可证与版权声明；使用时应遵守许可证通知、版权保留和修改披露义务。

Release notes

版本记录

1 个已发布版本

vcn-c3869b100af3 当前推荐

完成 Python 3.11 构建验证、pandas 3 频率兼容修复、中文界面与示例项目适配，并通过六路由真实运行证据采集。

部署要求：Python 3.11；运行服务依赖项目锁定的 Python 依赖；前端重建需要 Node.js 20+ 与 pnpm 9+。

已知问题：Plotly、React 等第三方生成包会产生体积告警；源码包中的构建产物需按文档重建，不影响已验证的本地运行 UI。

登录后领取