ai-dev-2024-ml-workshop

跟着工作坊,用免费开源工具把 ML 管道部署上线并监控起来。

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 17 🐛 待处理 2 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 93
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,提供会议工作坊材料,无在线服务,需自行部署。

项目预览

ai-dev-2024-ml-workshop 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RamiKrispin
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,提供会议工作坊材料,无在线服务,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HTML
技术栈/模型docker,github-actions,mlops,python,workshop
GitHub 星标★ 93
上线时间2024-06-12 00:00:00
代码更新2026-11-11
仓库体积544.2 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

这是 AI Dev 2024 大会工作坊的配套材料,主题为“使用 Python、开源和免费应用部署与监控机器学习管道”。项目以 HTML 为主,包含教程文档、示例代码和演示资源,旨在帮助开发者学习如何将训练好的模型部署到生产环境,并建立监控体系。它解决了 ML 项目从实验到落地过程中的工程化难题,核心能力包括:介绍轻量级部署方案(如 FastAPI、Streamlit)、开源监控工具(如 Prometheus、Grafana)的集成方法,以及端到端的管道实践。内容面向有一定基础的开发者,通过动手实验快速掌握部署与监控的关键技能。

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 ★ 93

核心亮点

  • 实战导向:提供完整的工作坊材料,边学边做,快速上手部署与监控。
  • 聚焦开源免费方案:避免商业工具成本,适合个人和小团队实践。
  • 覆盖全流程:从部署到监控,内容系统,能建立端到端认知。

不足之处

  • 文档/社区待观察:项目较新,社区贡献和问题解答可能有限。
  • 依赖会议时效:内容基于 2024 年大会,工具版本可能更新较快。

适用场景

  • 学习如何用 FastAPI 等框架部署 ML 模型为 API 服务。
  • 为个人 ML 项目搭建基于 Prometheus 和 Grafana 的监控看板。
  • 作为内部培训材料,指导团队快速上手开源 ML 运维工具链。

替代项目

Made With ML、MLOps-Basics、Full Stack Deep Learning

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