dtu_mlops

跟着课程练习，把模型从本地推到云端上线

开源 🏷️完全免费 ⚠️ 链接可跳转，访问体验不确定学习教育 🍴 复刻 674 🐛 待处理 34 👀 关注 9

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 807

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源免费课程材料

项目预览

项目数据

分类学习教育

开发团队SkafteNicki

官网地址https://skaftenicki.github.io/dtu_mlops

GitHubhttps://github.com/SkafteNicki/dtu_mlops

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源免费课程材料

访问状态⚠️ 链接可跳转，访问体验不确定

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

GitHub 星标★ 807

上线时间2021-04-07 00:00:00

代码更新2026-11-13

仓库体积507.5 MB

本站数据更新2026-11-15

维护状态活跃

收录时间2026-09-30

浏览次数2

项目介绍

dtu_mlops 是丹麦技术大学（DTU）机器学习运维（MLOps）课程的配套开源仓库，汇集了课程练习、补充材料和示例代码。它解决的是 MLOps 学习中“理论多、动手少”的问题：把数据版本控制、实验跟踪、模型打包、持续集成/持续部署、云端部署和监控等工程环节拆成可运行的小练习，让学习者在真实代码中理解模型从开发到上线的完整链路。核心能力包括：提供分模块的练习代码与说明，覆盖 DVC、Weights & Biases、Docker、GitHub Actions、FastAPI、云服务等常用工具；给出可复现的项目结构模板，方便直接套用到自己的项目；并配有课程讲义和参考答案，适合自学或教学使用。整体偏向教学性质，代码简洁、注释充分，是入门 MLOps 工程实践的实用起点。

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 2026-09-30 · 当前星标 ★ 807

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：无需安装 4 步

环境要求

Python 3.9+
基础机器学习知识

安装与启动步骤

1这是课程仓库

dtu_mlops 是课程材料，不是可直接运行的应用。
```
https://github.com/SkafteNicki/dtu_mlops
```
2按周看

目录按 session 编号组织，从 01 开始。
```
ls -d s*/
```
3跑某一周练习

每个 session 自带 requirements。
```
cd s02_code_structure && pip install -r requirements.txt
```
4补基础

缺 MLOps 概念先看 README 的学习目标。
```
cat README.md
```