MLOps工具盘点2026：覆盖全流程的12个开源项目

每篇MLOps文章推荐的工具栈都不一样，而且生态每个月都在变。2026年真正重要的开源工具是哪些？各自负责什么？

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每篇MLOps文章推荐的工具栈都不一样，而且生态每个月都在变。2026年真正重要的开源工具是哪些？各自负责什么？

MLOps工具是按层选型的：每层挑一个，串起来用。2026年开源格局：数据层用DVC（1.58万星）做数据版本化、Feast（7204星）做特征存储；实验追踪层用MLflow（2.75万星）或W&B（1.12万星）；编排层Prefect（2.36万星）对新手最友好、Airflow（4.64万星）最重、Dagster（1.6万星）增长快；训练部署层Kubeflow（1.58万星）、Ray（4.35万星）；监控层Evidently管漂移、Langfuse管LLM可观测性。典型组合：DVC、MLflow、Prefect、Docker加K8s、Evidently。先用MLflow加Prefect起步，痛了再加层。2026年的趋势是传统工具吸收LLM能力：MLflow加了LLM追踪，做LLM应用直接上Langfuse。