2025 Python 计算生态十二月推荐榜 第94期

看见更大的世界，遇见更好的自己
See a better world to meet better for ourselves.

        当 AI 模型从 Jupyter Notebook 中的实验品走向生产环境的复杂应用时，开发者面临的挑战便从算法调优转向了系统工程。一个生产级的 AI 应用不再是单一的 train.py 或 predict.py 脚本，而是一个由数据摄取、预处理、特征工程、模型训练、版本管理、评估、部署乃至持续监控组成的复杂有向无环图。依赖简单的 cron 作业或手动的脚本执行，会迅速陷入可重复性差、故障排查难、无法扩展和团队协作混乱的“工作流地狱”。

         在2025年12月工作流编排工具已成为 MLOps（机器学习操作）领域的核心。这些框架将软件工程的最佳实践，如版本控制、自动化测试、声明式API和可观测性，引入到AI流程管理中。它们帮助开发者将复杂的任务依赖关系定义为代码，实现自动化调度、资源管理、错误重试和状态监控。下面将推荐10个在Python生态中用于构建、部署和管理AI工作流的顶级框架，首推 Dagster，它以数据资产为核心的编程模型和卓越的本地开发体验，正在重新定义新一代的数据与AI流水线。

Dagster

一个以数据为核心的编排器，专为构建可靠、可维护的AI与数据流水线而设计。它不仅仅是任务调度，更强调“数据资产”的定义与溯源，让数据血缘关系一目了然。其出色的本地开发调试体验、强大的UI和内置的版本控制与测试能力，使其成为构建复杂、可信赖AI工作流的理想选择。

https://github.com/dagster-io/dagster

Prefect

一个现代化的Python原生工作流编排框架，以其简单、灵活的API设计而闻名。它允许开发者用最少的样板代码将任何Python函数转换为可观测、可调度的工作流。其动态、参数化的特性非常适合AI实验中多变的流程需求，是从简单脚本到健壮工作流的平滑过渡方案。

https://github.com/PrefectHQ/prefect

Airflow

企业级工作流管理领域经过长期验证的行业标准。它拥有一个庞大而成熟的社区和插件生态系统，能够与几乎所有主流数据技术栈集成。

https://github.com/apache/airflow

MLflow

MLflow 虽不是一个纯粹的工作流编排器，但它是构建任何严肃AI工作流都不可或缺的核心组件。它提供实验跟踪、模型打包、模型注册和部署四大功能，完美记录了从数据到模型的整个生命周期，并能与Dagster、Airflow等编排器无缝集成，共同构成完整的MLOps闭环。

https://github.com/mlflow/mlflow

Kubeflow Pipelines

Kubernetes原生的工作流平台，专为在K8s上构建可移植、可扩展的端到端ML工作流而设计。它的每个任务步骤都是一个容器化的组件，保证了环境的隔离与一致性。对于已经拥抱云原生和容器化技术的团队来说，Kubeflow是实现规模化ML的强大工具。

https://github.com/kubeflow/pipelines

Flyte

另一个强大的Kubernetes原生工作流自动化平台，由Lyft开源。它极其注重代码的强类型、数据的血缘关系和任务结果的缓存，从而确保了ML工作流的极致可复现性和执行效率。其“结构化”和“可复现”的设计哲学，深受对工程严谨性有高要求团队的青睐。

https://github.com/flyteorg/flyte

Metaflow

由Netflix开发并开源，其核心设计理念是让人类而非机器位于中心。它致力于简化从原型到生产的扩展过程，让开发者专注于业务逻辑，而将版本控制、依赖管理和对AWS等云资源的弹性扩展等工程难题自动化处理。

https://github.com/Netflix/metaflow

Kedro

一个用于创建可复现、可维护和模块化数据科学代码的Python框架。它更侧重于项目结构和代码组织，而非执行调度。通过标准化的项目模板和清晰的流水线定义，Kedro极大地提升了团队协作效率和代码质量，是AI工作流“开发阶段”的利器。

https://github.com/kedro-org/kedro

DVC 

DVC 将Git的最佳实践带到了数据和模型管理中，是实现AI工作流可复现性的基石。它本身不执行任务，但通过对数据、模型文件进行版本控制，并与Git协同工作，确保了每一次实验和模型训练的输入和输出都有迹可循。任何严肃的AI工作流都应该集成DVC来管理其资产。

https://github.com/iterative/dvc

BentoML

专注于AI工作流的“最后一公里”——模型服务化。当你的工作流成功训练出一个模型后，BentoML可以轻松地将其打包成标准化的、可移植的、生产级的在线API服务，并支持高效的批处理和部署到任何云环境。它完美衔接了训练工作流和推理服务。

https://github.com/bentoml/BentoML