mlops-guide.github.io

跟着教程，用开源工具搭建完整MLOps流水线

这是一个端到端的MLOps指南与教程网站，旨在帮助数据科学家和ML工程师将机器学习模型从实验阶段推向生产环境。项目以IBM Watson、DVC、CML、Terraform、GitHub Actions等工具为核心，系统性地讲解MLOps全流程，包括数据版本管理、实验追踪、模型训练、CI/CD流水线、基础设施即代码、模型部署与监控等关键环节。它通过实际案例和可操作的步骤，解决ML项目在协作、可复现性、自动化部署和运维方面的常见痛点。内容覆盖从数据准备到模型上线的完整生命周期，强调工程化实践，适合希望建立标准化ML工作流的团队参考。

开源 free 基础设施

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 328

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mlops-guide

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/mlops-guide/mlops-guide.github.io

定价模式free

价格说明开源项目，内容免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言JavaScript

技术栈/模型

GitHub 星标★ 328

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2021-04-07 00:00:00

最近更新2026-07-09 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0

核心亮点

覆盖MLOps全生命周期，从数据版本到模型监控，体系完整
结合多个主流工具（DVC、CML、Terraform、GitHub Actions），实战性强
提供可运行的示例代码和教程，上手门槛低

不足之处

项目处于早期，内容可能不够深入或更新滞后
文档/社区待观察

适用场景

数据团队希望系统学习MLOps工程实践
个人开发者想搭建自动化ML流水线
企业评估MLOps工具链选型

替代项目

Made With ML、MLOps-Basics、awesome-mlops

项目介绍

mlops-guide.github.io 是一个基础设施领域的开源项目，官方简介：MLOps end-to-end guide and tutorial website, using IBM Watson, DVC, CML, Terraform, Github Actions and more.。项目使用 JavaScript 开发，在 GitHub 上获得 328 星标。

上一篇：space

下一篇：bentoctl