Awesome-LLMOps 是基础设施领域的开源项目，由 InftyAI 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 264。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-24。完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：技术选型：评估和挑选适合项目的LLMOps工具。同类可对比的替代方案包括 Awesome-LLM、e2b、LangChain。
Awesome-LLMOps
一站式找齐 LLMOps 工具，告别选型大海捞针
Awesome-LLMOps 是一个精心整理的 LLMOps 工具清单，旨在帮助开发者、数据科学家和运维人员快速发现和选择大语言模型全生命周期管理所需的优秀开源工具。该列表覆盖了从数据准备、模型训练、微调、评估、部署、监控到安全合规等各个环节，解决了 LLMOps 领域工具分散、选型困难的问题。项目以 Markdown 格式维护，按功能分类列出工具名称、简介和链接，并附有相关学习资源和社区贡献指南。其核心价值在于作为社区驱动的知识库，持续汇聚和更新最佳实践，降低 LLMOps 落地门槛，促进生态发展。
开源
free
基础设施
GitHub 星标
★ 264
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类基础设施
开发团队InftyAI
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，完全免费，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Python
技术栈/模型ai,ai-developer-tools,awesome,awesome-list,llm,llmops
GitHub 星标★ 264
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-08-14 00:00:00
最近更新2026-09-24 00:00:00
维护状态活跃
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
- 分类清晰，覆盖 LLMOps 全流程，方便按需检索
- 社区驱动，持续更新，紧跟工具演进趋势
- 附带精选文章和资源，利于学习和实践参考
不足之处
- 文档/社区待观察
- 仅提供列表，缺乏工具对比和评测细节
适用场景
- 技术选型：评估和挑选适合项目的 LLMOps 工具
- 学习入门：了解 LLMOps 生态和最佳实践
- 工具调研：跟踪最新开源工具和趋势
替代项目
Awesome-LLM、e2b、LangChain
项目介绍
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