一键生成标准 MLOps 项目骨架，快速落地工程化实践
mlops-template 是一个基于 Python 的 MLOps 项目模板，旨在帮助团队快速搭建机器学习项目的标准结构。它解决了 MLOps 实践中常见的项目初始化混乱、缺乏统一规范的问题，提供了一套包含代码组织、配置管理、数据版本控制、模型训练与评估、部署流水线等最佳实践的脚手架。核心能力包括模块化目录结构、预配置的 CI/CD 流程、Docker 容器化支持、实验跟踪集成（如 MLflow）、以及清晰的文档模板，让开发者能专注于模型开发而非基础设施搭建。
cookiecutter-data-science、MLflow Projects、Kedro
mlops-template 是基础设施领域的开源项目，由 nogibjj 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 358。
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 2026-09-12。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：初创团队快速搭建ML项目基础设施。同类可对比的替代方案包括 cookiecutter-data-science、MLflow Projects、Kedro。
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