开源项目教程：机器学习工程生产化

开源项目教程：机器学习工程生产化

machine-learning-engineering-for-production-public Public repo for DeepLearning.AI MLEP Specialization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/machine-learning-engineering-for-production-public

1. 项目的目录结构及介绍

machine-learning-engineering-for-production-public/
├── course1/
│   ├── ...
├── course2/
│   ├── week4-ungraded-lab/
│   │   ├── ...
├── course3/
│   ├── ...
├── course4/
│   ├── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md

目录结构介绍

• course1/: 包含第一门课程的相关资源和代码。
• course2/: 包含第二门课程的相关资源和代码，其中week4-ungraded-lab/目录包含第四周的非评分实验。
• course3/: 包含第三门课程的相关资源和代码。
• course4/: 包含第四门课程的相关资源和代码。
• .gitignore: Git忽略文件，用于指定哪些文件或目录不需要被Git跟踪。
• LICENSE: 项目许可证文件，本项目使用Apache-2.0许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

由于该项目是一个教育性质的资源集合，没有明确的“启动文件”。每个课程和实验都有其独立的代码和资源文件。用户可以根据自己的需求选择相应的课程和实验进行学习和实践。

3. 项目的配置文件介绍

.gitignore

.gitignore文件用于指定Git在版本控制中忽略的文件和目录。以下是该文件的部分内容示例：

# 忽略Jupyter Notebook检查点文件
.ipynb_checkpoints/

# 忽略Python编译文件
*.pyc

# 忽略虚拟环境目录
venv/

LICENSE

LICENSE文件包含了项目的许可证信息，本项目使用Apache-2.0许可证。Apache-2.0许可证允许用户自由使用、修改和分发代码，但需要保留原始版权声明和许可证声明。

README.md

README.md文件是项目的介绍文件，包含了项目的基本信息、使用说明和贡献指南。用户可以通过阅读该文件了解项目的目的、结构和使用方法。

# Machine Learning Engineering for Production

欢迎访问deeplearning.ai的机器学习工程生产化专业课程的公共资源库。

## 项目介绍

本项目包含了机器学习工程生产化专业课程的所有公共资源，用户可以在这里找到课程的相关代码、实验和文档。

## 使用说明

1. 选择你感兴趣的课程目录，例如`course1/`。
2. 根据课程内容进行学习和实践。

## 贡献指南

目前我们不接受Pull Request，但如果你有任何建议或发现任何问题，请提交Issue。

通过以上介绍，用户可以更好地理解和使用该项目。

machine-learning-engineering-for-production-public Public repo for DeepLearning.AI MLEP Specialization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/machine-learning-engineering-for-production-public