ml_observability_course 是学习教育领域的开源项目，由 evidentlyai 开发，2023 年首次发布。
它收录于学习教育分类，该分类目前共有 427 个项目，GitHub 星标数为 107。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-06-03。开源免费课程，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：数据科学家学习生产环境模型监控。同类可对比的替代方案包括 Evidently AI、WhyLabs、Arize AI。
GitHub 星标
★ 107
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类基础设施
开发团队evidentlyai
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费课程，无付费版本
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型data-drift,data-quality,data-quality-checks,llmops,machine-learning-operations,ml-monitoring,ml-observability,ml-pipelines,mlops,model-monitoring,model-performance,production-machine-learning
GitHub 星标★ 107
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-10-05 00:00:00
最近更新2026-06-03 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4
使用教程
核心亮点
- 免费开源，降低学习门槛
- Jupyter Notebook交互式学习，动手实践性强
- 聚焦生产环境ML监控，内容实用
不足之处
- 项目早期，课程内容可能不完整
- 文档/社区待观察
适用场景
- 数据科学家学习生产环境模型监控
- ML工程师调试线上模型性能问题
- 团队内部培训ML可观测性知识
替代项目
Evidently AI、WhyLabs、Arize AI
项目介绍
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