Python-MLOps-Cookbook

一套代码，轻松部署到三大云，快速上手 MLOps 实践。

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 329 🐛 待处理 4 👀 关注 6

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 438

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，CC0-1.0 许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

Python-MLOps-Cookbook 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noahgift

GitHubhttps://github.com/noahgift/Python-MLOps-Cookbook

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，CC0-1.0 许可证，完全免费，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CC0-1.0

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型cookbook,mlops

GitHub 星标★ 438

上线时间2021-03-11 00:00:00

代码更新2025-01-10

仓库体积125 KB

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6

项目介绍

Python-MLOps-Cookbook 是一个面向 MLOps 的示例项目集合，主要展示如何将 Flask 应用容器化，并部署到 AWS、GCP 和 Azure 等多个云平台。项目以 Jupyter Notebook 形式提供代码和说明，覆盖从模型训练到部署的完整流程，帮助开发者理解 MLOps 实践中的关键环节，如容器化、云部署和配置管理。它解决的是 MLOps 落地时环境不一致、部署复杂的问题，通过可复用的代码模板降低上手门槛。核心能力包括多云部署支持、Flask 服务封装、容器化配置示例，以及基于 Notebook 的交互式学习体验。适合希望快速了解 MLOps 基础流程的开发者，尤其是需要跨云部署的场景。

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 ★ 438

技术标签

mlops

使用教程

难度：进阶约 30 分钟部署方式：本地安装 4 步

环境要求

Python 3.10+
Docker

安装与启动步骤

1拉仓库装依赖

书配套代码，按章节组织。

git clone https://github.com/noahgift/Python-MLOps-Cookbook.git

2跑一个最小服务

先用最简的那个应用确认环境。
```
python app.py
```
3打容器跑一次

镜像已发布，可直接拉来验证行为。
```
docker run -p 127.0.0.1:8080:8080 noahgift/mlops-cookbook
```
4对照章节改代码

每章解决一个具体工程问题，按需读。