2025年MLOps必知的10个Python库

MLOps（机器学习操作）涉及管理构建、训练、部署和维护机器学习模型的全过程。

到2025年，Python仍然是机器学习和MLOps中最受欢迎的语言。

MLflow可以帮助跟踪和管理机器学习实验和模型，便于比较结果和团队共享。

DVC允许对数据和机器学习模型进行版本控制，保持组织性和可重现性。

Kubeflow帮助在Kubernetes上运行和管理机器学习工作流，支持大规模模型的构建、训练和部署。

Apache Airflow可以自动化和调度数据和机器学习任务，提供监控和管理工作流的仪表板。

BentoML帮助将机器学习模型打包为API，支持多种流行的机器学习库。

FastAPI是一个现代高性能的Web框架，自动生成交互式文档，便于理解API。

Prefect帮助构建和运行数据和机器学习管道，具备内置的错误处理功能。

Great Expectations确保数据在使用前是干净和正确的，生成报告显示数据检查的结果。

Optuna自动寻找机器学习模型的最佳设置，节省时间并提供有用的调优图表。

Seldon Core帮助在Kubernetes上部署机器学习模型，提供实时预测和监控工具。