ml_in_production 是基础设施领域的开源项目，由 tuvovan 开发，2021 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 2025-11-19。无在线服务，需自行部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：学习ML模型部署的多种技术选型。同类可对比的替代方案包括 MLflow、BentoML、Seldon Core。
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tuvovan
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型deep-learning,docker,fastapi,machine-learning,mlops,nginx,rest-api,tfserving,uwsgi-nginx-docker
GitHub 星标★ 61
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2021-09-22 00:00:00
最近更新2025-11-19 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7
使用教程
核心亮点
- 覆盖多种部署方法，对比学习效率高
- 代码示例直接可用，降低上手门槛
- 聚焦生产环境，实用性强于纯理论
不足之处
- 项目处于早期，示例覆盖场景有限
- 文档/社区待观察
适用场景
- 学习ML模型部署的多种技术选型
- 快速搭建模型API服务原型
- 对比批处理与实时推理的工程实现
替代项目
MLflow、BentoML、Seldon Core
项目介绍
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