mlops-platforms

一张表看清主流MLOps平台差异,选型不再纠结

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 34 🐛 待处理 3 👀 关注 2 ⚠️ 作者已归档(停止维护)
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 395
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

mlops-platforms 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thoughtworks
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
技术栈/模型azureml,data-science,databricks,dataiku,datarobot,google-ai-platform,h2oai,iguazio,knime,kubeflow,machine-learning,mlflow,mlops,pachyderm,sagemaker,seldon
GitHub 星标★ 395
上线时间2021-10-01 00:00:00
代码更新2022-11-10
仓库体积18.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

这是一个MLOps平台对比项目,系统梳理了SageMaker、VertexAI、AzureML、Dataiku、Databricks、h2o、kubeflow、mlflow等主流MLOps平台的能力差异。项目以结构化方式呈现各平台的功能矩阵、适用场景和优缺点,帮助团队在选型时快速建立全局认知,避免被厂商宣传误导。核心能力包括平台功能拆解、横向对比、选型建议。适合正在做MLOps技术选型或希望了解行业格局的团队参考。

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 ★ 395

核心亮点

  • 覆盖主流平台,横向对比维度清晰,省去逐个调研时间
  • 结构化呈现功能矩阵,便于快速定位差异点
  • 基于真实平台信息整理,比厂商文档更客观中立

不足之处

  • 内容更新依赖社区维护,平台功能迭代后可能滞后
  • 深度有限,偏概览性质,细节分析需查阅原文

适用场景

  • 企业MLOps技术选型前期调研
  • 云平台功能对比培训材料
  • 制定MLOps工具链路线图参考

替代项目

awesome-mlops、mlops-tools、mlops-roadmap

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