vertex-ai-mlops

照着做，就能在 Google Cloud 上跑通生产级 ML 流水线

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 315 🐛 待处理 15 👀 关注 24
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 720
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0 许可，可免费使用和部署。

项目预览

vertex-ai-mlops 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statmike
GitHubhttps://github.com/statmike/gcp-mlops
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可，可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型deep-learning,gcp,gcp-vertex-ai,machine-learning,mlops,mlops-template,mlops-workflow
GitHub 星标★ 720
上线时间2021-07-16 00:00:00
代码更新2026-10-21
仓库体积2.44 GB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

vertex-ai-mlops 是 Google Cloud 官方提供的端到端机器学习运维（MLOps）参考实现，基于 Vertex AI 平台构建。它解决企业在生产环境中落地 ML 工作流时面临的流程碎片化、手动干预多、难以复用等问题。项目通过 Jupyter Notebook 和 Python 代码，演示了从数据准备、特征工程、模型训练、超参数调优、模型评估、部署到监控的完整闭环。核心能力包括：使用 Vertex AI Pipelines 构建可复现的流水线，利用 Vertex AI Training 和 Hyperparameter Tuning 进行分布式训练与调优，通过 Vertex AI Endpoints 实现模型在线预测，并集成 Cloud Build 和 Artifact Registry 实现 CI/CD。项目还展示了如何结合 Dataflow 和 BigQuery 处理大规模数据，以及如何利用 Vertex AI Model Registry 管理模型版本。整体上，它是一套可参考的最佳实践集合，帮助团队快速搭建生产级 ML

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 ★ 720

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门 约 20 分钟 部署方式：在线阅读 4 步

环境要求

  • 云平台账号
  • Python 3.10+

安装与启动步骤

  1. 1在线阅读

    云上 MLOps 系列 notebook。

    # 浏览器打开仓库首页

  2. 2按主题挑

    目录按数据、训练、部署分组。

    grep -n '^## ' README.md

  3. 3克隆

    要跑就克隆。

    git clone https://github.com/statmike/vertex-ai-mlops.git

  4. 4配项目

    填云项目与区域再跑。

    # 设置项目与区域变量

如何确认成功

一个 notebook 能在云上跑完并产出模型或端点。

注意事项

  • 示例会创建云资源，跑完记得清理。
  • 平台改名多次，术语以当前控制台为准。

核心亮点

  • 官方出品，与 Vertex AI 各组件深度集成，示例代码可直接复用
  • 覆盖 MLOps 全流程，从数据到监控，提供端到端参考架构
  • 基于 Notebook 讲解，上手门槛低，便于理解每一步骤

不足之处

  • 依赖 Google Cloud 特定服务，迁移到其他云平台成本高
  • 文档和示例更新速度可能跟不上 Vertex AI 新功能迭代

适用场景

  • 在 Google Cloud 上构建标准化 ML 训练与部署流水线
  • 企业需要快速搭建 MLOps 基础设施，参考官方最佳实践
  • 数据科学家和 ML 工程师学习 Vertex AI 全流程操作

替代项目

Kubeflow Pipelines、MLflow、TFX (TensorFlow Extended)

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