MLOps 项目模板使用教程

MLOps 项目模板使用教程

mlops-template mlops template 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/mlops-template

1. 项目介绍

mlops-template 是一个用于机器学习操作（MLOps）项目的开源模板，旨在帮助开发者快速启动和部署机器学习项目。该模板集成了多种工具和最佳实践，包括 Makefile、Pytest、Pylint、Docker、GitHub Actions 等，适用于各种机器学习任务，尤其是深度学习和自然语言处理（NLP）任务。

2. 项目快速启动

2.1 克隆项目

首先，克隆 mlops-template 项目到本地：

git clone https://github.com/nogibjj/mlops-template.git
cd mlops-template

2.2 安装依赖

使用 pip 安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

2.3 验证环境

确保虚拟环境已正确配置并激活：

source venv/bin/activate

2.4 运行示例代码

运行一个简单的 PyTorch 训练测试：

python utils/quickstart_pytorch.py

3. 应用案例和最佳实践

3.1 零样本分类

mlops-template 提供了零样本分类的示例代码，位于 hugging-face/zero_shot_classification.py。你可以使用以下命令运行该示例：

python hugging-face/zero_shot_classification.py

3.2 使用 BentoML 进行模型部署

mlops-template 还集成了 BentoML，用于快速部署机器学习模型。你可以按照以下步骤进行部署：

1. 安装 BentoML：

   pip install bentoml
   

2. 运行 BentoML 示例：

   bentoml serve ./examples/quickstart
   

3.3 使用 Docker 进行 GPU 加速

mlops-template 支持使用 Docker 进行 GPU 加速。你可以按照以下步骤验证 GPU 是否正常工作：

docker run --gpus all -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

4. 典型生态项目

4.1 Hugging Face

mlops-template 集成了 Hugging Face 的 Transformers 库，提供了多种自然语言处理任务的示例代码，如零样本分类、模型微调等。

4.2 BentoML

BentoML 是一个用于快速部署和监控机器学习模型的工具，mlops-template 中提供了 BentoML 的示例代码和教程。

4.3 TensorFlow 和 PyTorch

mlops-template 支持 TensorFlow 和 PyTorch 的 GPU 加速，提供了多个示例代码来验证 GPU 的正常工作。

通过以上步骤，你可以快速启动并使用 mlops-template 进行机器学习项目的开发和部署。

mlops-template mlops template 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/mlops-template