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。
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。
Made With ML、MLOps-Basics、Full Stack Deep Learning
ai-dev-2024-ml-workshop 是学习教育领域的开源项目，由 RamiKrispin 开发，2024 年首次发布。
它收录于学习教育分类，该分类目前共有 430 个项目，GitHub 星标数为 93。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-25。开源免费，提供会议工作坊材料，无在线服务，需自行部署。
它主要面向的使用场景是：学习如何用FastAPI等框架部署ML模型为API服务。同类可对比的替代方案包括 Made With ML、MLOps-Basics、Full Stack Deep Learning。
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