handson-ml2持续集成：GitHub Actions自动化测试与部署-优快云博客

handson-ml2持续集成：GitHub Actions自动化测试与部署

【免费下载链接】handson-ml2 handson-ml2: 是一个基于 Python 的开源机器学习教程，介绍了如何使用 Scikit-Learn、TensorFlow 和 Keras 等库进行机器学习实践。适合初学者和有经验的开发者学习和实践机器学习算法。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/handson-ml2

你是否还在手动测试机器学习模型代码？是否担心环境配置不一致导致实验结果无法复现？本文将为handson-ml2项目构建完整的GitHub Actions自动化流程，实现从代码提交到模型部署的全流程自动化，帮你节省90%的重复工作时间。读完本文你将掌握：环境一致性保障方案、自动化测试策略、Docker容器化部署流程，以及完整的CI/CD配置模板。

环境一致性：从本地开发到云端部署

机器学习项目的环境依赖复杂，不同开发者的本地配置差异常导致"在我电脑上能运行"的困境。handson-ml2项目提供了Docker化解决方案，通过容器镜像确保开发、测试与生产环境的一致性。

项目的Docker配置位于docker/docker-compose.yml，核心定义了服务构建与运行参数：

version: "3"
services:
  handson-ml2:
    build:
      context: ../
      dockerfile: ./docker/Dockerfile
      args:
        - username=devel
        - userid=1000
    ports:
      - "8888:8888"  # Jupyter Notebook端口
      - "6006:6006"  # TensorBoard端口
    volumes:
      - ../:/home/devel/handson-ml2  # 代码目录挂载
    command: /opt/conda/envs/tf2/bin/jupyter notebook --ip='0.0.0.0' --port=8888

这个配置实现了三大关键功能：将项目代码挂载到容器中实现实时开发，暴露Jupyter和TensorBoard端口便于交互，通过固定的Dockerfile确保环境一致性。在CI流程中，我们将复用这一配置作为测试环境基础。

测试策略：构建机器学习项目的质量防线

handson-ml2项目依赖众多科学计算库，requirements.txt中定义了精确的版本约束：

##### Core scientific packages
jupyter~=1.0.0
matplotlib~=3.4.3
numpy~=1.19.5
pandas~=1.3.3
scipy~=1.7.1

##### Machine Learning packages
scikit-learn~=1.0
tensorflow~=2.6.0

这些版本约束是保障代码可复现性的第一道防线。在自动化测试流程中，我们需要构建两级测试体系：

单元测试：验证核心算法正确性

针对Scikit-Learn和TensorFlow实现的机器学习算法，可使用pytest框架编写单元测试。例如对决策树算法的测试可放在tests/test_decision_trees.py：

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from chapter_06.decision_trees import train_and_evaluate_tree

def test_decision_tree_accuracy():
    # 生成测试数据
    X = np.random.rand(100, 5)
    y = np.random.randint(0, 2, size=100)
    
    # 训练模型
    model, accuracy = train_and_evaluate_tree(X, y)
    
    # 验证准确率高于随机水平
    assert accuracy > 0.5, "决策树模型准确率未达标"
    assert isinstance(model, DecisionTreeClassifier), "模型类型错误"

notebook测试：确保教程可执行性

项目的核心价值在于01_the_machine_learning_landscape.ipynb到19_training_and_deploying_at_scale.ipynb的19个Jupyter Notebook教程。使用nbval插件可自动化执行这些notebook并验证：

# 安装测试依赖
pip install nbval pytest

# 执行notebook测试
pytest --nbval-lax *.ipynb

这种测试能捕获代码执行错误、输出异常和依赖变化，确保教程内容与代码同步更新。

GitHub Actions工作流：构建完整CI/CD管道

虽然handson-ml2项目当前未包含GitHub Actions配置文件，我们可以基于项目特性构建一个完整的.github/workflows/ci-cd.yml配置文件。这个工作流将实现代码提交后自动运行测试，测试通过后构建Docker镜像并推送到仓库。

工作流配置文件

name: ML CI/CD Pipeline

on:
  push:
    branches: [ main, master ]
  pull_request:
    branches: [ main, master ]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: '3.9'
          
      - name: Install dependencies
        run: |
          python -m pip install --upgrade pip
          pip install -r requirements.txt
          pip install pytest nbval
          
      - name: Run unit tests
        run: pytest tests/
          
      - name: Test Jupyter Notebooks
        run: pytest --nbval-lax *.ipynb

  build-and-deploy:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.event_name == 'push' && github.ref == 'refs/heads/main'
    
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      
      - name: Set up Docker Buildx
        uses: docker/setup-buildx-action@v3
        
      - name: Login to DockerHub
        uses: docker/login-action@v3
        with:
          username: ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }}
          password: ${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }}
          
      - name: Build and push
        uses: docker/build-push-action@v5
        with:
          context: .
          file: ./docker/Dockerfile
          push: true
          tags: yourusername/handson-ml2:latest

工作流解析

这个配置定义了两个关键任务：

测试阶段：在Ubuntu环境中安装Python依赖，运行单元测试和Notebook测试，确保代码质量。
构建部署阶段：仅在主分支推送时执行，基于docker/Dockerfile构建镜像并推送到Docker仓库。

工作流通过needs: test确保部署仅在测试通过后执行，通过条件判断if: github.ref == 'refs/heads/main'限制只有主分支推送才触发部署。

实施与扩展：从基础到高级的CI/CD实践

本地测试工作流

在将配置推送到GitHub前，可使用act工具在本地测试工作流：

# 安装act
curl -s https://raw.githubusercontent.com/nektos/act/master/install.sh | sudo bash

# 本地运行工作流
act -W .github/workflows/ci-cd.yml

高级扩展方向

随着项目规模增长，可考虑以下增强：

GPU测试：使用GitHub Actions的大型 runners添加GPU测试节点，验证docker/Dockerfile.gpu配置
模型性能监控：集成MLflow跟踪模型指标变化，防止性能退化
定时任务：定期运行完整测试确保依赖库兼容性，如：

on:
  schedule:
    - cron: '0 0 * * 0'  # 每周日运行

多环境部署：通过环境变量区分开发、测试和生产环境的部署参数

总结与展望

本文介绍了为handson-ml2项目构建CI/CD流程的完整方案，通过Docker确保环境一致性，基于pytest和nbval实现自动化测试，使用GitHub Actions构建从代码提交到镜像部署的全流程自动化。这个方案解决了机器学习项目特有的环境依赖复杂、实验可复现性差和人工测试繁琐等痛点。

建议项目团队：

优先添加Notebook测试确保教程可用性
逐步完善单元测试覆盖核心算法
配置Docker镜像自动推送简化用户部署

随着机器学习工程化的发展，未来可进一步集成模型版本管理、A/B测试和在线监控，构建更完整的MLOps体系。你对机器学习项目的CI/CD有什么特殊需求？欢迎在评论区分享你的经验。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考