Awesome-LLMOps

一站式找到大模型开发运维工具，告别选型困难

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 1289 🐛 待处理 435 👀 关注 68

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 5971

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，完全免费，无付费版本。

项目预览

Awesome-LLMOps 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tensorchord

GitHubhttps://github.com/tensorchord/Awesome-LLMOps

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，完全免费，无付费版本。

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CC0-1.0

主要语言Shell

技术栈/模型ai-development-tools,awesome-list,llmops,mlops

GitHub 星标★ 5971

上线时间2022-04-15 00:00:00

代码更新2026-10-16

仓库体积1.2 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态较活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数9

项目介绍

Awesome-LLMOps 是一个精选的 LLMOps 工具列表，旨在帮助开发者快速找到适合大语言模型开发运维的最佳实践工具。它系统梳理了从模型训练、微调、部署、监控到安全合规等全链路的开源项目，覆盖了 LLM 应用开发中常见的工程化痛点，如提示管理、成本优化、可观测性等。项目以分类目录的形式组织，每个工具附有简介和链接，方便开发者按需检索。作为社区驱动的资源索引，它解决了 LLMOps 领域工具分散、选型困难的问题，是开发者入门和持续跟踪 LLMOps 生态的重要参考。

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 ★ 5971

技术标签

awesome-list llmops mlops

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 的网络环境
已安装 git（用于克隆仓库）
能阅读 Markdown 的编辑器或浏览器

安装与启动步骤

1克隆仓库到本地

把仓库完整下载到本地，方便离线阅读和检索。若只想在线看，可跳过此步直接打开 GitHub 页面。
```
git clone https://github.com/tensorchord/Awesome-LLMOps.git
```
2进入项目目录

克隆完成后进入仓库根目录，README.md 就存放在这里。
```
cd Awesome-LLMOps
```
3查看项目结构

列出目录内容，确认 README.md、contributing.md 等文件位置。
```
ls
```
4按目录定位工具

打开 README.md，通过 Table of Contents 跳转到 Model、Serving、Security、LLMOps、Search、Code AI、Training 等分类检索工具。
5阅读贡献指南

如需提交新工具，先阅读 contributing.md 中的贡献规范，再按格式提 PR。
6加入社区讨论

README 顶部提供了 Discord 邀请链接，可加入社区交流或提问。