用 Azure 全家桶，把机器学习模型从实验快速推到生产。
MLOps_Workshop 是一个面向 Azure 云平台的 MLOps 实践教程与脚手架项目，旨在帮助数据科学家和机器学习工程师将模型从开发环境平滑迁移到生产环境。它解决了机器学习项目在实验、训练、部署和监控阶段缺乏标准化流程的问题，提供了一套基于 Azure DevOps、Azure Machine Learning 和 GitHub Actions 的端到端 CI/CD 流水线模板。核心能力包括：自动化训练与模型注册、模型版本管理、安全部署到 AKS 或 ACI、以及基于 Azure Monitor 的模型性能监控。项目以 Python 为主要语言，包含大量可复用的 YAML 配置和 Python 脚本，适合作为企业级 MLOps 落地的参考起点。
Kubeflow、MLflow、Azure Machine Learning Pipelines
MLOps_Workshop 是模型训练领域的开源项目，由 MG-Cafe 开发，2021 年首次发布。
它收录于模型训练分类，该分类目前共有 518 个项目，GitHub 星标数为 164。
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 2026-09-03。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：企业希望在Azure上建立标准化的ML交付流程。同类可对比的替代方案包括 Kubeflow、MLflow、Azure Machine Learning Pipelines。
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