awesome-ml-monitoring

找ML监控工具,看这个清单就够了

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 14 🐛 待处理 6 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 96
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,全部功能免费,无付费版本。

项目预览

awesome-ml-monitoring 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awesome-mlops
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,全部功能免费,无付费版本。
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
技术栈/模型aiops,concept-drift,data-cleaning,data-drift,data-management,data-monitoring,data-quality,data-science,dataops,datascience,deep-learning,machine-learning,machine-learning-platform,mlops,model-drift,model-explainability,model-management,model-monitoring,model-performance
GitHub 星标★ 96
上线时间2022-04-20 00:00:00
代码更新2024-05-07
仓库体积5 KB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

这是一个精选列表,汇总了用于监控数据质量、监控模型性能和分析数据的开源工具及商业产品。它解决了机器学习模型上线后缺乏有效监控手段的问题,帮助团队及时发现数据漂移、模型退化等问题。项目本身是一个资源导航,按功能分类整理了各类工具,包括数据质量监控、模型性能监控、数据剖析等,并标注了开源或商业属性。核心能力在于提供一站式的工具检索和对比参考,方便数据科学家和ML工程师快速找到适合自身场景的解决方案。

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 ★ 96

核心亮点

  • 分类清晰,覆盖数据质量、模型性能、数据剖析等关键监控维度
  • 同时收录开源和商业工具,提供多样化选择
  • 精选列表,避免用户在海量项目中盲目搜索

不足之处

  • 项目为列表形式,不提供工具的实际使用指南
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 为机器学习项目选型监控工具时
  • 调研数据漂移和模型退化解决方案时
  • 对比开源与商业监控产品功能时

替代项目

awesome-mlops、evidently、whylogs

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