Nightingale

开源推理 & 评测13k

开源监控告警平台,定位为「告警和监控领域的 Grafana」。支持多数据源接入、灵活的告警规则和通知策略,适合需要统一监控告警平台的 AI/MLOps 团队。

🎯适用场景:AI 模型性能告警、训练任务异常通知、多集群统一监控

#monitoring#alerting#observability#metrics

📥 收录于 2026/5/27

📊 仓库数据

Stars13,031

优点

  • 告警规则灵活,支持复杂条件组合
  • 兼容多种数据源,迁移成本低
  • 中文社区活跃,适合国内团队

⚠️ 限制

  • 国际化程度不如 Prometheus/Grafana
  • 可视化能力不如 Grafana 丰富

🔗 相关工具

Grafana

开源74k

github.com/grafana/grafana

开源可观测性和数据可视化平台。支持可视化指标、日志、追踪等多源数据,兼容 Prometheus、Loki、Elasticsearch、InfluxDB 等后端。是 MLOps 团队监控模型和基础设施的首选仪表盘工具。

🎯MLOps 模型监控仪表盘、AI 服务指标可视化、训练任务实时追踪

#observability#monitoring#dashboard#metrics+1
📥 收录2026/5/27

Prometheus

开源64k

github.com/prometheus/prometheus

开源监控系统和时序数据库,CNCF 毕业项目。采用多维数据模型和 PromQL 查询语言,是云原生和 AI 基础设施监控的事实标准,可与 Grafana 无缝集成。

🎯AI 服务 GPU 使用率监控、模型推理延迟追踪、Kubernetes 集群资源监控

#monitoring#alerting#metrics#time-series+1
📥 收录2026/5/27

Ragas

开源14k↑+2

github.com/vibrantlabsai/ragas

LLM 应用评估框架,提供 RAG 管道的自动化评测能力,支持答案相关性、上下文忠实度、幻觉检测等关键指标,帮助开发者量化和优化 LLM 应用质量。(14K+ stars)

🎯LLM 应用质量评估、RAG 管道评测、AI 产品验收测试

#llm-evaluation#rag#llmops#metrics+1
语言Python
🍴 Forks1,444
🔄 更新2026/5/26
📥 收录2026/5/24

Keep

开源12k

github.com/keephq/keep

开源 AIOps 和告警管理平台。通过 AI 驱动的事件关联和根因分析,帮助运维团队减少告警疲劳。支持整合多种监控工具(Prometheus、Datadog、PagerDuty 等)的告警到统一平台。

🎯AI 服务多源告警聚合、自动告警降噪、AIOps 工作流自动化

#aiops#alerting#workflow#automation
📥 收录2026/5/27

TensorZero

开源11k↑+2

github.com/tensorzero/tensorzero

开源 LLMOps 平台,统一 LLM 网关、可观测性、评估和微调能力,提供从实验到生产的端到端基础设施,帮助企业高效管理多模型 LLM 应用。(11K+ stars)

🎯LLM 生产环境管理、多模型路由、A/B 测试和效果评估

#llmops#llm-gateway#observability#evaluation+1
语言Rust
🍴 Forks831
🔄 更新2026/5/26
📥 收录2026/5/24

Gatus

开源11k

github.com/TwiN/gatus

面向开发者的自动化状态页工具,支持 HTTP/TCP/ICMP 等多种健康检查,内置告警和事件管理。轻量级设计,适合小团队监控 AI 服务和 API 的可用性。

🎯AI API 端点健康检查、模型推理服务可用性监控、对外服务状态页

#monitoring#status-page#health-check#devops
📥 收录2026/5/27