automlops

几分钟搭好MLOps流水线，告别繁琐工程配置

automlops 是一个用于快速构建 MLOps 管道的开源基础设施工具，旨在将机器学习项目的开发到部署流程自动化。它解决了 MLOps 落地过程中常见的工程复杂度高、重复劳动多、标准化缺失等问题，通过声明式配置和预置组件，让用户能在几分钟内搭建起包含数据验证、模型训练、评估、打包、部署和监控的完整流水线。其核心能力包括：基于 Python 的简洁 DSL 定义管道、与主流云平台和容器化环境的无缝集成、自动化的 CI/CD 触发机制，以及可插拔的组件架构，方便扩展自定义步骤。项目目前处于早期阶段，但设计理念清晰，适合希望快速验证 MLOps 流程或需要轻量级管道编排的团队。

开源 free 基础设施

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GitHub 星标 ★ 257

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GoogleCloudPlatform

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/GoogleCloudPlatform/automlops

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型ci-cd,google-cloud-platform,jupyter-notebook,machine-learning,mlops,pipeline,vertex-ai

GitHub 星标★ 257

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-01-05 00:00:00

最近更新2026-07-08 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

声明式配置大幅降低管道搭建门槛，无需从零编写胶水代码
内置数据验证、模型监控等MLOps关键组件，开箱即用
与GitHub Actions等CI/CD工具集成自然，易于自动化触发

不足之处

项目处于早期，文档和社区生态尚待完善
高级自定义场景可能需要深入源码，灵活性受限

适用场景

初创团队快速搭建标准化ML训练与部署流程
数据科学家个人项目自动化模型迭代与发布
企业试点MLOps，验证管道设计后再迁移到重型平台

替代项目

Kubeflow、MLflow、ZenML

项目介绍

automlops 是基础设施领域的开源项目，由 GoogleCloudPlatform 开发，2023 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 257。

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 2026-07-08。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：初创团队快速搭建标准化ML训练与部署流程。同类可对比的替代方案包括 Kubeflow、MLflow、ZenML。

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