aio2024-mlops 是基础设施领域的开源项目，由 ThuanNaN 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 61。
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 2026-06-07。免费使用，需自行部署。
它主要面向的使用场景是：MLOps入门学习与教学培训。同类可对比的替代方案包括 Made With ML、MLOps-Basics、awesome-mlops。
aio2024-mlops
跟着Notebook动手玩转MLOps全流程工具链
这是一个面向初学者的MLOps实践入门项目，基于Jupyter Notebook编写，旨在通过动手实验帮助用户快速上手机器学习运维中的核心工具链。项目覆盖了从模型开发到部署监控的完整流程，包括实验追踪、数据版本管理、模型注册、CI/CD流水线配置以及模型服务化等关键环节。它解决了新手在接触MLOps时缺乏系统化实践路径的问题，通过模块化的教程和可运行的代码示例，让用户能够直观理解每个工具的作用及其在真实项目中的集成方式。项目目前处于早期阶段，但结构清晰，适合作为学习参考。
开源
free
基础设施
GitHub 星标
★ 61
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ThuanNaN
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，免费使用，需自行部署。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型deeplearning,mlops
GitHub 星标★ 61
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-09-20 00:00:00
最近更新2026-06-07 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3
使用教程
核心亮点
- 提供端到端的MLOps实践路径，覆盖实验、部署、监控等关键环节
- 基于Jupyter Notebook，上手门槛低，适合边看边练
- 模块化设计，可按需选择工具学习，灵活性强
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
- 示例场景可能偏教学，与生产环境复杂度有差距
适用场景
- MLOps入门学习与教学培训
- 快速搭建个人MLOps实验环境
- 作为团队内部MLOps工具选型的参考
替代项目
Made With ML、MLOps-Basics、awesome-mlops
项目介绍
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