MLOps与评测
实验跟踪、部署、监控与模型评测等 MLOps 工具。
共 187 个项目
排名逻辑见 方法论 ;同类排名基于 GitHub 公开指标。
| 排名 | 项目 | Stars | Forks | 更新 | 许可证 |
|---|---|---|---|---|---|
| 41 |
cookiecutter-data-science
一个逻辑清晰、适度标准化但灵活的项目结构,用于进行和共享数据科学工作。 |
10.0K | 2.6K | 08/07/26 | MIT |
| 42 |
pycaret
开源的、低代码的 Python AutoML 平台。PyCaret 4.0:sklearn 原生引擎 + React 控制平面。 |
9.8K | 1.8K | 07/23/26 | Other |
| 43 |
oumi
轻松微调、评估和部署Qwen、Gemma或任何开放权重的LLM! |
9.4K | 787 | 08/28/26 | Apache-2.0 |
| 44 |
mage-ai
🧙 构建、运行和管理数据管道,用于整合和转换数据。 |
8.8K | 991 | 08/13/26 | Apache-2.0 |
| 45 |
feast
面向AI/ML的开源特征存储 |
7.2K | 1.4K | 08/28/26 | Apache-2.0 |
| 46 |
h2o-3
H2O是一个开源的分布式内存机器学习平台,支持AutoML,兼容Python、R、Java以及Hadoop和Spark等大数据生态系统。 |
7.5K | 2.0K | 08/26/26 | Apache-2.0 |
| 47 |
flyte
动态、弹性的AI编排。在构建AI工作流时协调数据、模型和计算。 |
7.3K | 879 | 08/29/26 | Apache-2.0 |
| 48 |
opencompass
OpenCompass是一个LLM评估平台,支持多种模型(Llama3、Mistral、InternLM2、GPT-4、LLaMa2、Qwen、GLM、Claude等)和100多个数据集。 |
7.4K | 854 | 08/27/26 | Apache-2.0 |
| 49 |
evidently
Evidently 是一个开源的机器学习和LLM可观测性框架。评估、测试和监控任何AI驱动的系统或数据管道。从表格数据到生成式AI,提供100多个指标。 |
7.9K | 904 | 08/05/26 | Apache-2.0 |
| 50 |
tensorboardX
tensorboard 用于 pytorch(以及 chainer、mxnet、numpy 等) |
8.0K | 852 | 07/14/26 | MIT |
| 51 |
clearml
ClearML - 自动化CI/CD,简化你的AI工作负载。实验管理、数据管理、流水线、编排、调度与服务于一体的MLOps/LLMOps解决方案。 |
6.8K | 797 | 08/23/26 | Apache-2.0 |
| 52 |
interpret
拟合可解释模型。解释黑盒机器学习。 |
6.9K | 788 | 08/24/26 | MIT |
| 53 |
aim
Aim 💫 — 一个易用且超强的开源实验追踪器。 |
6.2K | 409 | 08/29/26 | Apache-2.0 |
| 54 |
chinese-llm-benchmark
一个实时的中文LLM基准,在300个维度上评估395+个模型,提供排行榜和200万+缺陷库供研究。 |
6.4K | 262 | 08/29/26 | Other |
| 55 |
lora-scripts
SD训练器。LoRA与Dreambooth训练脚本及GUI,使用kohya-ss的训练器,用于扩散模型。 |
6.1K | 697 | 08/21/26 | AGPL-3.0 |
| 56 |
giskard-oss
🐢 用于LLM智能体的开源评估与测试库 |
5.8K | 527 | 08/28/26 | Apache-2.0 |
| 57 |
ClawWork
ClawWork:将OpenClaw作为你的AI同事——💰 11小时赚取1.5万美元 |
8.5K | 1.1K | 03/03/26 | MIT |
| 58 |
rllm
将强化学习普及到LLM |
5.8K | 613 | 08/24/26 | Apache-2.0 |
| 59 |
zenml
ZenML 🙏:从流水线到智能体的一站式AI平台。 https://zenml.io |
5.6K | 655 | 08/29/26 | Apache-2.0 |
| 60 |
coze-loop
下一代AI智能体优化平台:Cozeloop通过提供从开发、调试、评估到监控的全生命周期管理能力,应对AI智能体开发中的挑战。 |
5.7K | 795 | 08/29/26 | Apache-2.0 |