mlops-coding-course

从零搭建生产级MLOps代码库，告别混乱实验代码

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 132 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 745
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源课程，基于CC-BY-4.0许可证，内容免费，无付费版本。

项目预览

mlops-coding-course 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fmind
官网地址https://mlops-coding-course.fmind.dev
GitHubhttps://github.com/fmind/mlops-coding-course
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源课程，基于CC-BY-4.0许可证，内容免费，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CC-BY-4.0
技术栈/模型best-practices,coding,courses,data-science,machine-learning,mkdocs,mlops,python,tutorial,uv
GitHub 星标★ 745
上线时间2024-01-28 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积5.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

这是一个面向MLOps工程师的实战编码课程，旨在教你如何从零创建、开发并维护一套现代化的MLOps代码库。课程内容覆盖项目结构设计、数据版本管理、模型训练与评估、CI/CD流水线、模型部署与监控等核心环节，强调工程化最佳实践和代码质量。通过实际项目案例，帮助开发者掌握将机器学习模型从实验阶段平滑过渡到生产环境的完整流程，解决ML项目中常见的代码混乱、难以复现、部署困难等问题。课程以代码为中心，提供可运行的示例和模板，适合有一定机器学习基础并希望提升工程能力的开发者。

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 ★ 745

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门 约 15 分钟 部署方式：在线阅读 4 步

环境要求

  • Python 3.9+
  • Jupyter

安装与启动步骤

  1. 1在线阅读

    课程材料以 notebook 与讲义为主。

    # 浏览器打开仓库首页

  2. 2按周推进

    内容按主题周组织，按顺序读。

    grep -n '^## ' README.md

  3. 3克隆并装依赖

    要跑 notebook 就装环境。

    git clone https://github.com/mlops-courses/mlops-coding-course.git

  4. 4跑第一个 notebook

    先跑数据准备那一节。

    jupyter lab

如何确认成功

第一个 notebook 能完整跑完并产出中间数据。

注意事项

  • 偏工程实践，理论铺垫较少。
  • 依赖版本较早，装的包版本别乱升。

核心亮点

  • 课程以真实代码库为蓝本，边学边练，直接可复用
  • 覆盖MLOps全生命周期，从数据到部署一站式学习
  • 结构清晰，模块化设计，适合系统化进阶

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 课程深度可能对纯初学者不友好

适用场景

  • 个人开发者系统学习MLOps工程实践
  • 团队内部培训，统一ML项目代码规范
  • 作为企业ML平台建设的参考模板

替代项目

Made With ML、MLOps-Basics、mlops-course

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