mlops-templates

把机器学习模型快速、标准化地部署到 Azure 生产环境

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 806 🐛 待处理 9 👀 关注 15

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GitHub 星标 ★ 144

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，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

项目数据

分类基础设施

开发团队Azure

官网地址https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-model-management-and-deployment

GitHubhttps://github.com/Azure/mlops-templates

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

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MIT

主要语言Python

技术栈/模型azure,azureml,deep-learning,machine-learning,microsoft,mlops,mlops-environment,mlops-project,mlops-template,mlops-workflow

GitHub 星标★ 144

上线时间2022-03-24 00:00:00

代码更新2026-07-25

仓库体积1.5 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数7

项目介绍

mlops-templates 是微软提供的 Azure MLOps (v2) 解决方案加速器，旨在帮助企业快速在 Azure 平台上部署和运维机器学习模型。它解决的是从模型开发到生产部署之间缺乏标准化、自动化流程的问题，提供了一套企业级就绪的模板，涵盖端到端的 MLOps 流水线，包括数据准备、模型训练、模型注册、部署到在线端点或批处理端点，以及监控和重新训练等环节。其核心能力包括：基于 Azure DevOps 或 GitHub Actions 的 CI/CD 流水线，支持基础设施即代码（Bicep）来管理 Azure 资源，提供多环境（开发、测试、生产）的部署策略，并集成了 Azure Machine Learning 的 v2 CLI 和 SDK。项目通过模板和示例代码，降低了企业采用 MLOps 的门槛，加速了从实验到生产的转化，同时保证了可重复性、可审计性和安全性。