tempo

把训练好的模型一键打包部署，快速上线生产环境

tempo 是一个面向机器学习的 MLOps Python 库，旨在帮助数据科学家和工程师将训练好的模型快速部署到生产环境，并简化模型服务的整个生命周期管理。它解决了模型从实验到上线过程中常见的工程化难题，如模型版本管理、服务封装、依赖隔离和部署一致性。核心能力包括：提供统一的高层 API 来定义和打包模型服务，支持多种推理后端（如 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等），内置模型版本管理，便于 A/B 测试和回滚；同时支持本地开发调试与云端部署的无缝切换，降低生产环境配置的复杂度。tempo 还提供与 Kubernetes 等容器编排系统的集成，方便实现可扩展的模型服务。整体上，tempo 致力于填补模型训练与生产部署之间的鸿沟，让模型上线像写 Python 代码一样简单。