tempo

把训练好的模型一键打包部署,快速上线生产环境

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 22 🐛 待处理 49 👀 关注 13
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 122
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。

项目预览

tempo 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队SeldonIO
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型kubernetes,machine-learning,mlops,sklearn,xgboost
GitHub 星标★ 122
上线时间2021-01-27 00:00:00
代码更新2022-03-25
仓库体积15.0 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数10

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 122

核心亮点

  • 统一 API 封装多种推理框架,减少切换成本
  • 内置模型版本管理,支持 A/B 测试和快速回滚
  • 本地与云端部署无缝衔接,调试体验顺畅

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚不完善
  • 与主流云平台集成深度待验证

适用场景

  • 企业内快速将实验模型部署为在线服务
  • 需要模型版本管理和灰度发布的场景
  • 多框架模型统一服务编排的微服务架构

替代项目

MLflow、Seldon Core、Kubeflow

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