MLOps 课程开源项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/mlops-course 1. 项目介绍
MLOps 课程是一个开源项目，旨在教授如何将机器学习和软件工程相结合，设计、开发、部署和迭代生产级别的机器学习应用程序。该项目提供了从模型设计到模型部署的完整教程，并强调了在实际操作中遵循最佳实践的重要性。
2. 项目快速启动
以下是快速启动项目的步骤，你需要在本地环境中执行它们。
首先，克隆项目仓库：
git clone https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML.git
cd Made-With-ML
接着，创建一个虚拟环境并安装依赖：
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # 在 Windows 下使用 venv\Scripts\activate
python3 -m pip install -r requirements.txt
现在，你可以开始使用 Jupyter Notebook 来交互式地走查核心的机器学习工作负载：
jupyter lab notebooks/madewithml.ipynb
如果你使用的是 Anyscale 平台，只需点击 Anyscale Workspace 页面右上角的 Jupyter 图标，然后在新的标签页中打开 JupyterLab 实例，导航到 notebooks 目录，并打开 madewithml.ipynb。
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 机器学习模型训练与调优：项目包括模型训练和超参数调优的脚本，支持在本地或 Anyscale 集群上运行。
- 模型评估与部署：提供了模型评估和部署的脚本，帮助用户将模型投入生产环境。
最佳实践
- 版本控制：所有代码都应该使用 Git 进行版本控制，确保代码的追踪和协作。
- 持续集成/持续部署 (CI/CD)：项目鼓励使用 CI/CD 工作流来自动化模型的训练和部署。
- 代码质量保证：使用 Pre-commit 进行代码风格和错误检查。
4. 典型生态项目
- Ray：一个用于分布式机器学习的框架，可以与本项目无缝集成，用于大规模的机器学习工作负载。
- Kubernetes：通过 KubeRay 项目，可以在 Kubernetes 上部署本项目。
- 云平台集成：本项目可以在 AWS、GCP 等云平台上运行，也可以在本地或专有云环境中部署。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
