CICD-for-Machine-Learning

用GitHub Actions一键跑通模型训练到部署全流程

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。

开源 free 基础设施

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 124

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类基础设施

开发团队kingabzpro

所属国家

官网地址https://www.datacamp.com/tutorial/ci-cd-for-machine-learning

GitHubhttps://github.com/kingabzpro/CICD-for-Machine-Learning

定价模式free

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

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★ 124

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-01-31 00:00:00

最近更新2026-08-18 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

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)

项目介绍

CICD-for-Machine-Learning 是模型训练领域的开源项目，由 kingabzpro 开发，2024 年首次发布。

它收录于模型训练分类，该分类目前共有 518 个项目，GitHub 星标数为 124。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-18。Apache-2.0 许可证，可自由使用、修改和分发，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：学习CI/CD在ML项目中的落地方式。同类可对比的替代方案包括 MLflow、Kubeflow Pipelines、DVC (Data Version Control)。

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