aws-mlops-handson

在AWS上快速搭建CTR预测的MLOps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 8 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 63
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,免费使用,需自行部署。

项目预览

aws-mlops-handson 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nsakki55
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用,需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型aws,ecs,mlops
GitHub 星标★ 63
上线时间2023-05-13 00:00:00
代码更新2023-07-27
仓库体积12.8 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

这是一个面向点击率(CTR)预测场景的AWS云上MLOps实战项目,提供了一套完整的机器学习基础设施。它旨在帮助用户通过真实业务场景,学习如何在AWS上构建、部署和运维机器学习系统。项目包含数据管道、特征工程、模型训练、部署与监控等核心模块,并深度集成了SageMaker、S3、Lambda等AWS服务。通过代码示例和最佳实践,用户能快速上手AWS上的MLOps流程,理解从数据到模型上线的全链路。项目目前处于早期阶段,但结构清晰,适合作为学习AWS机器学习工程化的入门参考。

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 ★ 63

技术标签

核心亮点

  • 深度绑定AWS服务,提供可直接运行的SageMaker、S3等集成示例
  • 聚焦CTR预测业务场景,实战性强,非空泛教程
  • 代码结构清晰,便于学习MLOps各环节最佳实践

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目早期,功能覆盖可能有限

适用场景

  • 学习AWS上MLOps工程化落地
  • 快速搭建CTR预测模型原型
  • 企业内部培训AWS机器学习最佳实践

替代项目

aws-samples/amazon-sagemaker-mlops、MLOps-pipeline、kubeflow/kubeflow

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