Accueil Projets awesome-mlops
awesome-mlops

awesome-mlops

par kelvins · GitHub

😎 Une liste soigneusement sélectionnée d'outils MLOps incroyables

Voir sur GitHub
En termes simples

Parcourez une collection d'outils utiles pour gérer des projets d'apprentissage automatique.

⭐ Étoiles
🍴 Forks
🔥 Tendances
📜 Licence
Licence non spécifiée
📅 Créé
🔄 Dernier commit
🏷️ Catégorie
💻 Langue
Vous maintenez ce projet ?

Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.

Revendiquer cette page →
awesome-mlops — GitHub preview card
📈 Historique des étoiles
5.22k5.20k
2026-07-042026-07-29
📈 Suivez awesome-mlops

Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.

Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment
Recevoir des alertes e-mail →
📄 À propos

😎 Une liste soigneusement sélectionnée d'outils MLOps incroyables

awesome-mlops compte 5.2k étoiles sur GitHub. Il a été forké 763 fois. awesome-mlops est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2020. Ses principaux thèmes sont : ai, awesome, data-science, machine-learning.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que awesome-mlops ?

😎 Une liste soigneusement sélectionnée d'outils MLOps incroyables

awesome-mlops est-il open source ?

awesome-mlops est un projet open source.

awesome-mlops est-il gratuit ?

Oui. awesome-mlops est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Dans quel langage awesome-mlops est-il écrit ?

awesome-mlops est écrit principalement en Python.

🏅 Mainteneur de ce projet ?
OpenSourceAI badge — awesome-mlops

Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=kelvins-awesome-mlops)](https://opensourceai.tech/project/kelvins-awesome-mlops.html)
Plus d'options de badge →
🧬 Partage son ADN avec🧬 Voir la cartographie ADN →

Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.