Serving-Machine-Learning-Models 是基础设施领域的开源项目，由 Nneji123 开发，2022 年首次发布。
它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,130 个项目，GitHub 星标数为 53。
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 2026-07-01。MIT许可证，完全免费，需自行部署。
它主要面向的使用场景是：快速搭建模型API服务。同类可对比的替代方案包括 BentoML、MLflow Models、Ray Serve。
Serving-Machine-Learning-Models
一套代码示例，搞定模型上线多种姿势
这是一个专注于机器学习模型服务与部署的教学型仓库，提供了使用 Docker、Flask、FastAPI、BentoML、Streamlit、MLflow 等多种框架和工具来部署模型的详细指南、模板代码和示例。项目旨在帮助开发者快速上手模型上线流程，覆盖从简单的 Web API 到完整的服务化部署，甚至包括将模型部署为 Android 应用的代码示例。内容以实践为导向，适合初学者和需要快速参考的工程师。虽然星标数不高，但内容系统，解决了模型训练后如何高效、标准化地对外提供服务的常见问题。
开源
free
基础设施
GitHub 星标
★ 53
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Nneji123
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言CSS
技术栈/模型actions,bentoml,css,deployment,docker,dvc,fastapi,flask,heroku,heroku-deployment,html5,kivymd,machine-learning,mlflow,mlops,streamlit,webapp
GitHub 星标★ 53
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-07-11 00:00:00
最近更新2026-07-01 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2
使用教程
核心亮点
- 覆盖主流部署工具，如 Flask、FastAPI、BentoML、MLflow，选择面广
- 提供可直接运行的模板代码，降低上手门槛
- 包含 Android 端部署示例，拓展移动端场景
不足之处
- 文档/社区待观察
- 示例深度可能有限，生产级细节（如监控、安全）涉及较少
适用场景
- 快速搭建模型 API 服务
- 学习不同部署框架的对比与选型
- 将模型集成到移动应用
替代项目
BentoML、MLflow Models、Ray Serve
项目介绍
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