info9023-mlops：打造全功能“用户就绪”机器学习系统

info9023-mlops：打造全功能“用户就绪”机器学习系统

info9023-mlops Repo centralising material for the ULiege course INFO9023 "Machine Learning Systems Design (MLOps)". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/info9023-mlops

在机器学习系统设计（MLOps）的浪潮下，info9023-mlops 项目应运而生。该项目致力于帮助学生构建完全“用户就绪”的机器学习系统，全面覆盖真实世界 ML 应用的整个生命周期。

项目介绍

info9023-mlops 是一门专注于机器学习系统设计的课程，旨在让学生掌握构建机器学习应用所需的核心工具和最佳实践。在这个 AI 革命初期，各行各业都在期待着 AI 带来的巨大影响。因此，对于能够构建机器学习系统的熟练工程师的需求日益增长。

将一个机器学习应用推向生产，不仅仅是模型开发那么简单。设计并实现模型周围的所有组件隐藏着巨大的技术债务。这门课程及其相关材料旨在通过提供 MLOps 的基本工具和最佳实践，来填补这一技术债务。

项目技术分析

info9023-mlops 项目的核心在于提供一个全面的机器学习系统设计框架，涵盖数据管道、云基础设施、容器化、API 实现、微服务、模型服务、训练优化、监控和持续集成/持续部署（CICD）等多个关键技术环节。通过课程的学习，学生将深入了解这些技术，并学会如何在实际项目中应用它们。

项目的技术分析主要围绕以下方面展开：

1. 数据管道和云基础设施：构建高效的数据处理流程和可扩展的云环境。
2. 容器化：使用容器技术如 Docker 来封装应用，确保跨环境的一致性。
3. API 实现：设计并实现用于模型服务的 RESTful API。
4. 微服务：将复杂的应用分解为更小、更易于管理的服务单元。
5. 模型服务和训练优化：确保模型在生产环境中高效运行，同时优化训练过程。
6. 监控和仪表板：实时监控应用状态，并提供可视化界面。
7. CICD：实现自动化的代码集成和部署流程。

项目技术应用场景

info9023-mlops 项目的技术应用场景广泛，包括但不限于以下领域：

• 金融：构建风险分析、欺诈检测和交易预测系统。
• 医疗：开发疾病诊断、药物发现和患者护理系统。
• 零售：实施个性化推荐、库存管理和用户行为分析。
• 制造：优化生产流程、质量检测和预测性维护。

通过该项目，学生将能够在不同行业背景下，根据实际需求设计和实现机器学习系统。

项目特点

info9023-mlops 项目具有以下显著特点：

1. 实用性：课程重点放在构建实际可用的机器学习系统上，强调最佳实践和实用工具的应用。
2. 互动性：课堂互动丰富，包括小组讨论、练习和案例研究，确保学生能够积极参与学习。
3. 灵活性：项目允许学生根据实际需求和兴趣，自由设计项目，鼓励创新和个性化学习。
4. 全面性：从数据管道到模型部署，课程覆盖了构建机器学习系统的整个生命周期，为学生提供了全面的技能储备。

总之，info9023-mlops 项目是一个综合性、实用性强且紧跟技术发展趋势的机器学习系统设计课程。通过参与该项目，学生将能够掌握构建“用户就绪”机器学习系统的核心技能，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

info9023-mlops Repo centralising material for the ULiege course INFO9023 "Machine Learning Systems Design (MLOps)". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/info9023-mlops