# DataMate 一站式数据工作平台
[](https://github.com/ModelEngine-Group/DataMate/actions/workflows/docker-image-backend.yml)
[](https://github.com/ModelEngine-Group/DataMate/actions/workflows/docker-image-frontend.yml)




**DataMate是面向模型微调与RAG检索的企业级数据处理平台,支持数据归集、数据管理、算子市场、数据清洗、数据合成、数据标注、数据评估、知识生成等核心功能。**
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## 🌟 核心特性
- **核心模块**:数据归集、数据管理、算子市场、数据清洗、数据合成、数据标注、数据评估、知识生成
- **可视化编排**:拖拽式数据处理流程设计
- **算子生态**:丰富的内置算子和自定义算子支持
## 🚀 快速开始
### 前置条件
- Git (用于拉取源码)
- Make (用于构建和安装)
- Docker (用于构建镜像和部署服务)
- Docker-Compose (用于部署服务-docker方式)
- kubernetes (用于部署服务-k8s方式)
- Helm (用于部署服务-k8s方式)
本项目支持docker-compose和helm两种方式部署,请在执行命令后输入部署方式的对应编号,命令回显如下所示:
```shell
Choose a deployment method:
1. Docker/Docker-Compose
2. Kubernetes/Helm
Enter choice:
```
在运行 `make uninstall` 时,卸载流程会只询问一次是否删除卷(数据),该选择会应用到所有组件。卸载顺序为:milvus -> label-studio -> datamate,确保在移除 datamate 网络前,所有使用该网络的服务已先停止。
### 拉取代码
```bash
git clone git@github.com:ModelEngine-Group/DataMate.git
cd DataMate
```
### 部署基础服务
```bash
make install
```
要查看所有可用的 Make 目标、选项和帮助信息,请运行:
```bash
make help
```
### 构建并部署Mineru增强pdf处理
```bash
make build-mineru
make install-mineru
```
### 部署DeerFlow服务
1. 修改runtime/deer-flow/.env.example,添加SEARCH_API_KEY和EMBEDDING模型配置
2. 修改runtime/deer-flow/.conf.yaml.example,添加基础模型服务配置
3. 执行`make install-deer-flow`
### 本地开发部署
本地代码修改后,请执行以下命令构建镜像并使用本地镜像部署
```bash
make build
make install REGISTRY=""
```
## 🤝 贡献指南
感谢您对本项目的关注!我们非常欢迎社区的贡献,无论是提交 Bug 报告、提出功能建议,还是直接参与代码开发,都能帮助项目变得更好。
• 📮 [GitHub Issues](../../issues):提交 Bug 或功能建议。
• 🔧 [GitHub Pull Requests](../../pulls):贡献代码改进。
## 📄 许可证
DataMate 基于 [MIT](LICENSE) 开源,您可以在遵守许可证条款的前提下自由使用、修改和分发本项目的代码。