2026 年您需要了解的 25 款顶级 MLOps 工具

大型语言模型（LLM）框架

随着 GPT-4 及其后续的 GPT-4o 推出，各方竞相研发大型语言模型，力图释放现代 AI 的全部潜力。构建智能 AI 应用需要向量数据库与集成框架来支持 LLM。

1. Qdrant

Qdrant 是一个开源的向量相似度搜索引擎和向量数据库，提供可用于生产的服务与便捷的 API，便于您存储、搜索和管理向量嵌入。

Qdrant 架构高层概览

关键特性：

1. 易用的 API：提供易于使用的 Python API，并支持为多种编程语言生成客户端库。
2. 快速且准确：采用对 HNSW 算法的自定义改造来进行近似最近邻搜索，在不牺牲准确性的前提下实现业界领先的搜索速度。
3. 丰富的数据类型：Qdrant 支持多种数据类型和查询条件，包括字符串匹配、数值范围、地理位置等。
4. 分布式：云原生，可水平扩展，让开发者能为任意规模的数据灵活配置恰当的计算资源。
5. 高效：Qdrant 完全使用 Rust 开发，以其高性能与资源效率著称。

阅读5 大最佳向量数据库 | 清单与示例，发现顶级向量数据库。

2. LangChain

LangChain 是一个多功能且强大的框架，用于开发由语言模型驱动的应用。它提供多个组件，帮助开发者构建、部署与监控具备上下文感知与推理能力的应用。

该框架包含 4 个主要组件：

1. LangChain 库：Python 与 JavaScript 库提供接口与集成，助您开发上下文感知的推理应用。
2. LangChain 模板：一组易于部署的参考架构，覆盖多种任务，为开发者提供预构建解决方案。
3. LangServe：该库支持将 LangChain 的链部署为 REST API。
4. LangSmith：一个平台，可用于调试、测试、评估和监控基于任意 LLM 框架构建的链。

LangChain 生态

学习如何使用 LangChain 构建 LLM 应用，发掘大型语言模型的潜能。

实验追踪与模型元数据管理工具

这些工具可用于管理模型元数据并辅助实验追踪：

3. MLFlow

MLflow 是一个开源工具，帮助您管理机器学习生命周期的核心环节。它通常用于实验追踪，也可用于可复现性、部署与模型注册。您可以通过 CLI、Python、R、Java 和 REST API 管理机器学习实验与模型元数据。

MLflow 包含四大核心功能：

1. MLflow tracking：存储与访问代码、数据、配置与结果。
2. MLflow projects：封装数据科学源码以实现可复现性。
3. MLflow models：在多种服务环境中部署与管理机器学习模型。
4. MLflow model registry：集中式模型库，提供版本管理、阶段流转、注释及模型管理功能。

图片由作者提供

4. Comet ML

Comet ML 是一个用于追踪、比较、解释与优化机器学习模型和实验的平台。您可以将其与任意机器学习库配合使用，如 Scikit-learn、Pytorch、TensorFlow 和 HuggingFace。

Comet ML 适用于个人、团队、企业与学术用户。它让任何人都能轻松可视化并比较实验。此外，它还能可视化图像、音频、文本与表格数据的样本。

图片来自 Comet ML

5. Weights & Biases

Weights & Biases 是一个用于实验追踪、数据与模型版本管理、超参数优化与模型管理的 ML 平台。此外，您可以用它来记录制品（数据集、模型、依赖、流水线与结果）并可视化数据集（音频、视觉、文本与表格）。

Weights & Biases 提供用户友好的集中式机器学习实验看板。与 Comet ML 类似，您可以将其与 Fastai、Keras、PyTorch、Hugging face、Yolov5、Spacy 等众多机器学习库集成。您可以查看我们的Weights & BIases 入门介绍一文。

动图来自 Weights & Biases

注：您也可以使用 TensorBoard、Pachyderm、DagsHub 和 DVC Studio 进行实验追踪与 ML 元数据管理。

编排与工作流流水线 MLOps 工具

这些工具帮助您创建数据科学项目并管理机器学习工作流：

6. Prefect

Prefect 是一套现代数据栈，用于在应用之间及跨应用监控、协调与编排工作流。它是开源、轻量的工具，适用于端到端的机器学习流水线。

您可以使用 Prefect Orion UI 或 Prefect Cloud 作为数据库端。

• Prefect Orion UI 是开源的本地托管编排引擎与 API 服务器。它为您提供对本地 Prefect Orion 实例与工作流的洞察。
• Prefect Cloud 是托管服务，用于可视化流程、流程运行与部署。此外，您还可以管理账户、工作区与团队协作。

图片来自 Prefect

7. Metaflow

Metaflow 是一款强大且久经考验的工作流管理工具，面向数据科学与机器学习项目。它为数据科学家而建，让他们专注于构建模型，而无需为 MLOps 工程操心。

借助 Metaflow，您可以设计工作流、按规模运行并在生产中部署模型。它会自动追踪与版本化机器学习实验和数据。此外，您还可以在笔记本中可视化结果。

Metaflow 支持多家云（包括 AWS、GCP 与 Azure）与多种机器学习 Python 包（如 Scikit-learn 与 Tensorflow），同时也提供 R 语言的 API。

图片来自 Metaflow

8. Kedro

Kedro 是基于 Python 的工作流编排工具。您可以用它创建可复现、可维护且模块化的数据科学项目。它将软件工程的理念（如模块化、关注点分离与版本管理）引入机器学习。

使用 Kedro，您可以：

1. 设置依赖与配置。
2. 配置数据。
3. 创建、可视化并运行流水线。
4. 记录日志与进行实验追踪。
5. 在单机或分布式环境中部署。
6. 编写可维护的数据科学代码。
7. 创建模块化、可复用的代码。
8. 与团队成员协作完成项目。

动图来自 Kedro

注：您也可以使用 Kubeflow 和 DVC 进行编排与工作流流水线管理。

数据与流水线版本管理工具

借助这些 MLOps 工具，您可以处理数据与流水线版本管理相关的任务：

9. Pachyderm

Pachyderm 基于 Kubernetes 实现数据版本管理、血缘追踪与端到端流水线，自动化数据转换。您可以集成任意数据（图像、日志、视频、CSV）、任意语言（Python、R、SQL、C/C++），并支持任意规模（PB 级数据、上千个作业）。

社区版是开源的，适合小团队使用。希望获得高级功能的组织与团队可选择企业版。

与 Git 类似，您可以用相近的语法对数据进行版本管理。在 Pachyderm 中，最高层对象是 Repository，您可以使用 Commit、Branches、File、History 和 Provenance 来追踪与版本化数据集。

图片来自 Pachyderm

10. Data Version Control (DVC)

Data Version Control 是一款开源且广受欢迎的机器学习项目工具。它与 Git 无缝协作，为您提供代码、数据、模型、元数据与流水线的版本管理。

DVC 不只是数据追踪与版本管理工具。

您可以将其用于：

• 实验追踪（模型指标、参数、版本管理）。
• 创建、可视化并运行机器学习流水线。
• 用于部署与协作的工作流。
• 可复现性。
• 数据与模型注册。
• 借助 CML 实现机器学习的持续集成与部署。

图片来自 DVC

注：DagsHub 也可用于数据与流水线版本管理。

11. LakeFS

LakeFS 是一款开源、可扩展的数据版本管理工具，为对象存储提供类 Git 的版本控制界面，使用户能够像管理代码一样管理数据湖。借助 LakeFS，用户可以在 EB 级规模上进行数据版本管理，对于管理大型数据湖而言具有极高的可扩展性。

附加能力：

• 在任意存储服务之上执行分支、提交与合并等 Git 操作
• 零拷贝分支带来无阻碍的实验与便捷协作，加速开发
• 使用预提交与合并钩子启用 CI/CD 工作流，确保流程清晰
• 具备回滚能力的高弹性平台，可更快从数据问题中恢复。

LakeFS 架构

特征库

特征库是集中式存储库，用于在生产与训练阶段存储、版本管理、管理与服务特征（用于训练机器学习模型的处理后数据属性）。

12. Feast

Feast 是一个开源特征库，帮助机器学习团队将实时模型投入生产，并构建促进工程师与数据科学家协作的特征平台。

关键特性：

1. 管理离线存储、低延迟在线存储和特征服务器，确保训练与服务阶段特征的一致可用性。
2. 通过创建准确的时点特征集来避免数据泄漏，免去数据科学家处理易出错数据集连接的烦恼。
3. 通过单一访问层将 ML 与数据基础设施解耦。

图片来自 Feast

13. Featureform

Featureform 是一个虚拟特征库，使数据科学家能够定义、管理并服务其 ML 模型特征。它可帮助数据科学团队加强协作、组织实验、促进部署、提升可靠性并保障合规。

关键特性：

1. 通过在团队内共享、复用与理解特征来增强协作。
2. 当您的特征准备好部署时，Featureform 将编排您的数据基础设施，使其具备生产就绪能力。
3. 系统确保无法修改任何特征、标签或训练集，从而提升可靠性。
4. 借助内置的基于角色的访问控制、审计日志与动态服务规则，Featureform 可直接执行您的合规逻辑。

图片来自 Featureform

模型测试

借助这些 MLOps 工具，您可以测试模型质量，确保机器学习模型的可靠性、鲁棒性与准确性：

14. Deepchecks ML Models Testing

Deepchecks 是一款开源解决方案，满足您在研究到生产各阶段的 ML 验证需求，确保数据与模型得到充分测试。它通过多个组件提供对数据与模型的整体性验证。

图片来自 Deepchecks

Deepchecks 由三个组件组成：

• Deepchecks testing：可为表格、自然语言处理与计算机视觉验证构建自定义检查与套件。
• CI 与测试管理：提供 CI 与测试管理，帮助您与团队协作并高效管理测试结果。
• Deepchecks monitoring：在生产环境中追踪并验证模型。

15. TruEra

TruEra 是一个先进平台，通过自动化测试、可解释性与根因分析来驱动模型质量与性能。它提供多种功能，帮助优化与调试模型，实现一流的可解释性，并轻松集成到您的 ML 技术栈中。

关键特性：

• 模型测试与调试功能可在开发与生产阶段提升模型质量。
• 可执行自动化与系统化测试，确保性能、稳定性与公平性。
• 理解模型版本的演进，从而提炼洞察，指导更快更高效的模型开发。
• 识别并定位导致模型偏差的具体特征。
• TruEra 可轻松集成至您当前的基础设施与工作流。

图片来自 TruEra

模型部署与服务工具

在模型部署方面，这些 MLOps 工具能发挥巨大作用：

16. Kubeflow

Kubeflow 让在 Kubernetes 上部署机器学习模型变得简单、可移植且可扩展。您可以用它进行数据准备、模型训练、模型优化、预测服务，并在生产中监控模型性能。您可将机器学习工作流部署在本地、私有环境或云端。简言之，它让数据科学团队更易用好 Kubernetes。

关键特性：

• 带有交互式 UI 的集中式看板。
• 用于可复现与流程化的机器学习流水线。
• 原生支持 JupyterLab、RStudio 与 Visual Studio Code。
• 超参数调优与神经架构搜索。
• 支持 Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle、MXNet 与 XGboost 的训练作业。
• 作业调度。
• 为管理员提供多用户隔离。
• 适配所有主流云服务商。

图片来自 Kubeflow

10. BentoML

BentoML 让机器学习应用的交付更简单、更快速。它是一个以 Python 为先的工具，用于在生产中部署与维护 API。通过并行推理与自适应批处理等强大优化实现扩展，并提供硬件加速。

BentoML 的交互式集中看板让部署机器学习模型时的组织与监控变得轻松。最大优点是它适配各种机器学习框架，如 Keras、ONNX、LightGBM、Pytorch 与 Scikit-learn。简言之，BentoML 为模型部署、服务与监控提供了完整方案。

图片来自 BentoML

18. Hugging Face Inference Endpoints

Hugging Face Inference Endpoints 是 Hugging Face 提供的云端服务。Hugging Face 是一体化 ML 平台，支持训练、托管与共享模型、数据集与演示。这些端点旨在帮助用户将已训练的机器学习模型部署用于推理，而无需自建与管理所需的基础设施。

关键特性：

• 根据您的需求，将成本控制在每 CPU core/小时 $0.06、每 GPU/小时 $0.6 起。
• 数秒内即可轻松部署。
• 全托管与自动伸缩。
• Hugging Face 生态的一部分。
• 企业级安全。

图片来自 Hugging Face

注：您也可以使用 MLflow 与 AWS SageMaker 进行模型部署与服务。

生产环境模型监控 MLOps 工具

无论您的 ML 模型处于开发、验证阶段，还是已部署到生产，这些工具都能帮助您监控多种因素：

19. Evidently

Evidently AI 是一个开源 Python 库，用于在开发、验证和生产阶段监控 ML 模型。它会检查数据与模型质量、数据漂移、目标漂移，以及回归与分类性能。

Evidently 有三大组件：

1. Tests（批量模型检查）：用于执行结构化数据与模型质量检查。
2. Reports（交互式仪表板）：交互式数据漂移、模型性能与目标可视化。
3. Monitors（实时监控）：监控已部署 ML 服务的数据与模型指标。

图片来自 Evidently

20. Fiddler

Fiddler AI 是一款具备简洁易用 UI 的 ML 模型监控工具。它可帮助您解释与调试预测、分析整个数据集上的模型行为、规模化部署机器学习模型并监控模型性能。

让我们看看 Fiddler AI 在 ML 监控方面的主要功能：

• 性能监控：深入可视化数据漂移、漂移发生的时间与方式。
• 数据完整性：避免将不正确的数据用于模型训练。
• 异常点追踪：展示单变量与多变量异常点。
• 服务指标：展示 ML 服务运行的基础洞察。
• 告警：为单个或一组模型设置告警，提示生产中的问题。

图片来自 Fiddler

运行时引擎

运行时引擎负责加载模型、对输入数据进行预处理、执行推理，并将结果返回给客户端应用。

21. Ray

Ray 是一个多功能框架，旨在扩展 AI 与 Python 应用，便于开发者管理与优化其机器学习项目。

该平台由两个主要组件构成：核心分布式运行时，以及一组面向简化 ML 计算的 AI 库。

Ray Core 提供一组有限但基础的元素，可用于构建与扩展分布式应用。

• Tasks 是无状态函数，在集群内执行。
• Actors 是有状态的工作进程，在集群内创建。
• Objects 是不可变值，可被集群内任一组件访问。

Ray 还提供用于可扩展数据集、分布式训练、超参数调优、强化学习以及可扩展与可编程服务的 AI 库。

以下示例演示了梯度提升分类器模型的训练与服务。

import requests
from starlette.requests import Request
from typing import Dict

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

from ray import serve


# Train model.
iris_dataset = load_iris()
model = GradientBoostingClassifier()
model.fit(iris_dataset["data"], iris_dataset["target"])


@serve.deployment
class BoostingModel:
    def __init__(self, model):
        self.model = model
        self.label_list = iris_dataset["target_names"].tolist()

    async def __call__(self, request: Request) -> Dict:
        payload = (await request.json())["vector"]
        print(f"Received http request with data {payload}")

        prediction = self.model.predict([payload])[0]
        human_name = self.label_list[prediction]
        return {"result": human_name}


# Deploy model.
serve.run(BoostingModel.bind(model), route_prefix="/iris")技术支持

22. Nuclio

Nuclio 是一个专注于数据、I/O 与计算密集型工作负载的强大框架。它采用无服务器设计，您无需管理服务器。Nuclio 与 Jupyter 和 Kubeflow 等主流数据科学工具集成良好，同时支持多种数据与流式来源，并可在 CPU 与 GPU 上运行。

关键特性：

• 在最大化并行度的同时，仅需最少的 CPU/GPU 与 I/O 资源即可进行实时处理。
• 可与广泛的数据源与 ML 框架集成。
• 提供具备数据路径加速的有状态函数
• 在各类设备与云平台间具备可移植性，尤其适用于低功耗设备。
• 面向企业设计。

图片来自 Nuclio

端到端 MLOps 平台

如果您在寻找贯穿全流程的综合性 MLOps 工具，以下是一些最佳选择：

23. AWS SageMaker

Amazon Web Services SageMaker 是一站式 MLOps 解决方案。您可以进行模型训练与加速开发、追踪与版本化实验、编目 ML 制品、集成 CI/CD ML 流水线，并在生产中无缝部署、服务与监控模型。

关键特性：

• 面向数据科学团队的协作环境。
• 自动化 ML 训练工作流。
• 在生产中部署与管理模型。
• 追踪与维护模型版本。
• 用于自动集成与部署的 CI/CD。
• 持续监控并重新训练模型以维持质量。
• 优化成本与性能。

图片来自 Amazon SageMaker

24. DagsHub

DagsHub 是为机器学习社区打造的平台，用于追踪与版本化数据、模型、实验、ML 流水线与代码。它让您的团队能够构建、评审并共享机器学习项目。

简单来说，它是机器学习领域的 GitHub，您将获得多种工具来优化端到端的机器学习流程。

关键特性：

• 为您的 ML 项目提供 Git 与 DVC 仓库。
• 用于实验追踪的 DagsHub logger 与 MLflow 实例。
• 通过 Label Studio 实例进行数据集标注。
• 对 Jupyter 笔记本、代码、数据集与图像进行差异比对。
• 可对文件、代码行或数据集进行评论。
• 像 GitHub Wiki 一样为项目创建报告。
• ML 流水线可视化。
• 结果可复现。
• 运行用于模型训练与部署的 CI/CD。
• 数据合并。
• 提供与 GitHub、Google Colab、DVC、Jenkins、外部存储、webhooks 与 New Relic 的集成。

图片由作者提供

25. Iguazio MLOps Platform

Iguazio MLOps Platform 是一款端到端 MLOps 平台，帮助组织将机器学习流水线从数据采集与准备自动化到训练、部署与生产监控。它提供开放（MLRun）与托管平台。

Iguazio MLOps Platform 的一大差异化优势在于其灵活的部署选项。用户可在任意位置部署 AI 应用，包括任意云、混合或本地环境。这对医疗与金融等行业尤为重要，因为数据隐私要求可能使本地部署成为刚需。

图片来自 Iguazio MLOps Platform

关键特性：

1. 平台支持从任意来源摄取数据，并借助集成特征库构建可复用的在线与离线特征。
2. 通过可扩展的无服务器架构，持续训练与评估大规模模型，并实现自动追踪、数据版本管理与持续集成/部署。
3. 仅需数次点击即可轻松将模型部署到生产，持续监控模型性能并缓解模型漂移。
4. 平台配有简洁的看板，用于管理、治理与监控模型和实时生产环境。

MLOps 工具总览

下面的对比表可帮助您将这些工具并排评估，从而为项目挑选最佳方案：

结语

我们正处于 MLOps 行业蓬勃发展的时期。几乎每周都有新进展、新创企与新工具发布，致力于解决将笔记本转化为生产级应用的基本难题。即便是现有工具，也在不断拓展边界并集成新功能，向“超强 MLOps 工具”演进。

在本文中，我们了解了 MLOps 流程各环节的优秀工具。这些工具将在实验、开发、部署与监控阶段助您一臂之力。

如果您刚接触机器学习，并希望掌握必要技能以胜任机器学习科学家岗位，建议学习我们的Python 机器学习科学家职业路径。

如果您已是从业者并希望进一步了解标准的 MLOps 实践，请阅读我们的MLOps 最佳实践及其应用，并查看我们的MLOps 基础技能路径。