awesome-open-mlops

一张清单，搞定开源 MLOps 工具选型

awesome-open-mlops 是 Fuzzy Labs 维护的一份精选开源 MLOps 工具清单，旨在帮助数据科学家和工程师在纷繁复杂的 MLOps 生态中快速找到合适的工具。它系统梳理了从数据管理、模型训练、实验追踪、模型部署到监控运维等全生命周期的开源项目，并附有简要说明和分类标签。该项目解决的是 MLOps 工具选型难、信息分散的问题，核心能力是提供结构化的索引和社区维护的更新机制，让用户能一站式了解当前主流的开源方案。

开源 free 基础设施
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 483
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fuzzylabs
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/fuzzylabs/awesome-open-mlops
定价模式free
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，全部功能免费。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言
技术栈/模型datascience,devops,infrastructure,machine-learning,machinelearning,mlops
GitHub 星标★ 483
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2021-11-16 00:00:00
最近更新2026-09-22 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7

使用教程

核心亮点

  • 分类清晰，覆盖 MLOps 全生命周期，便于按需查找
  • 由 Fuzzy Labs 维护，项目筛选有一定质量背书
  • 持续更新，能反映社区活跃工具的最新动态

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅提供列表和简介，缺乏深度对比和评测

适用场景

  • 团队初期规划 MLOps 技术栈时快速调研
  • 寻找特定环节（如模型监控）的开源替代方案
  • 对比同类工具时作为起点索引

替代项目

awesome-mlops、mlops-tools、Awesome MLOps

项目介绍

awesome-open-mlops 是基础设施领域的开源项目，由 fuzzylabs 开发，2021 年首次发布。

它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,132 个项目，GitHub 星标数为 483。

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 2026-09-22。无在线服务，需自行部署，全部功能免费。

它主要面向的使用场景是：团队初期规划MLOps技术栈时快速调研。同类可对比的替代方案包括 awesome-mlops、mlops-tools、Awesome MLOps。

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