mlops-project

一键搭建MLOps流水线，让模型上线快人一步

mlops-project 是一个面向机器学习运维（MLOps）的基础设施项目，旨在帮助团队标准化机器学习模型的开发、部署与监控流程。它解决了机器学习项目从实验到生产环境过程中常见的流程混乱、工具碎片化、模型版本管理困难等问题。项目提供了一套完整的MLOps实践模板和工具链，涵盖数据准备、模型训练、模型注册、CI/CD流水线、模型部署以及线上监控等核心环节。通过配置化的方式，用户可以快速搭建起一套可复用的MLOps基础设施，降低入门门槛，提升团队协作效率。其核心能力包括：模块化设计，便于按需集成；可视化界面，简化操作；以及自动化流水线，减少人工干预。

开源 free 基础设施

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GitHub 星标 ★ 193

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prsdm

所属国家

官网地址https://prsdm.github.io/mlops-project

GitHubhttps://github.com/prsdm/mlops-project

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言HTML

技术栈/模型ai,awsecs,data-science,docker,dvc,evidentlyai,fastapi,machine-learning,machinelearning,mlflow,mlops,mlops-project,mlops-workflow

GitHub 星标★ 193

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-08-18 00:00:00

最近更新2026-09-21 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5

使用教程

核心亮点

提供从数据到监控的全链路MLOps模板，开箱即用
模块化设计，可按需选择组件，灵活集成到现有流程
可视化配置界面，降低MLOps工具链的使用门槛

不足之处

项目处于早期阶段，文档和社区生态尚待完善
技术栈基于HTML，可能主要提供前端界面，后端能力需自行扩展

适用场景

中小型团队快速搭建标准化MLOps流程
个人开发者学习MLOps最佳实践和工具链
作为企业内部MLOps平台的初始脚手架

替代项目

Kubeflow、MLflow、Seldon Core

项目介绍

mlops-project 是基础设施领域的开源项目，由 prsdm 开发，2024 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 193。

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 2026-09-21。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：中小型团队快速搭建标准化MLOps流程。同类可对比的替代方案包括 Kubeflow、MLflow、Seldon Core。

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