m3dev/gokart

O que é?

Recursos principais

• 01Salva a saída, os parâmetros, as versões dos módulos, a seed e os logs de cada tarefa junto com um hash.
• 02Executa o pipeline novamente automaticamente quando os parâmetros de uma tarefa mudam.
• 03Armazena resultados intermediários em disco local, S3 ou GCS.
• 04Verifica os tipos e as colunas de pandas DataFrame durante a leitura e gravação.
• 05Define automaticamente as seeds de numpy e random.
• 06Bloqueia tarefas paralelas por meio do Redis.

Casos de uso

• Criar pipelines reprodutíveis de treinamento e pré-processamento de machine learning.
• Compartilhar fluxos de trabalho de ML em lote com a equipe, mantendo consistência nas saídas intermediárias.
• Executar jobs de dados com várias etapas que armazenam grandes resultados intermediários no S3 ou GCS.

Início rápido

1. 1

   Instale o gokart com pip

   pip install gokart
2. 2

   Opcionalmente, instale o suporte a S3

   pip install gokart[s3]
3. 3

   Execute o exemplo mínimo como um script Python

Antes de usar

• !O Redis é necessário para bloquear tarefas durante a execução em paralelo.
• !Segundo o README, o gokart não é uma ferramenta de gerenciamento de experimentos e não oferece suporte à visualização de tarefas.

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é gokart?

Framework Python baseado em luigi para criar pipelines de machine learning com cache automático, reprodutibilidade e gerenciamento de dependências. Gokart é um framework Python para criar pipelines de machine learning como cadeias de tarefas. Ele encapsula o luigi e prioriza a reprodutibilidade: a saída, os parâmetros, as versões dos módulos importados, a seed aleatória e os logs de cada tarefa são salvos juntos com um hash, e o pipeline é executado novamente automaticamente quando os parâmetros de uma tarefa mudam.

gokart é gratuito? Qual é a licença?

gokart é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

gokart ainda é mantido?

Manutenção ativa. O último commit de gokart foi em 1 de nov. de 2026.

Para que posso usar gokart?

Criar pipelines reprodutíveis de treinamento e pré-processamento de machine learning. Compartilhar fluxos de trabalho de ML em lote com a equipe, mantendo consistência nas saídas intermediárias. Executar jobs de dados com várias etapas que armazenam grandes resultados intermediários no S3 ou GCS.

Como instalar gokart?

Instale o gokart com pip: pip install gokart Opcionalmente, instale o suporte a S3: pip install gokart[s3] Execute o exemplo mínimo como um script Python

Onde consigo gokart?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/m3dev/gokart