CICD-for-Machine-Learning

用GitHub Actions一键跑通模型训练到部署全流程

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 78 🐛 待处理 1 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 123
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,可自由使用、修改和分发,无付费版本。

项目预览

CICD-for-Machine-Learning 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队kingabzpro
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可自由使用、修改和分发,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型ci-cd,cml,guide,hugging-face,machine-learning,mlops,mlops-workflow
GitHub 星标★ 123
上线时间2024-01-31 00:00:00
代码更新2024-12-02
仓库体积1.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个面向初学者的机器学习CI/CD示例项目,旨在通过GitHub Actions自动化模型的训练、评估、版本管理和部署流程。它解决了ML项目从开发到生产过程中缺乏标准化、自动化的问题,核心能力包括:利用GitHub Actions构建持续集成流水线,自动触发模型训练;集成模型评估与版本控制,确保模型可追溯;支持自动部署到目标环境。项目以Jupyter Notebook为主要载体,代码结构清晰,适合学习MLOps基础概念和CI/CD实践。通过实际案例展示,帮助用户理解如何将传统软件开发中的CI/CD理念应用到机器学习工作流中,降低入门门槛。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 123

核心亮点

  • 手把手示例,适合零基础入门MLOps
  • 完整覆盖训练、评估、版本化、部署四环节
  • 基于GitHub Actions,无需额外CI/CD基础设施

不足之处

  • 示例场景较简单,未涉及复杂分布式训练
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 学习CI/CD在ML项目中的落地方式
  • 快速搭建个人模型的自动化训练流水线
  • 教学演示MLOps基础概念

替代项目

MLflow、Kubeflow Pipelines、DVC (Data Version Control)

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