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10 个用于掌握机器学习部署的 GitHub 存储库
通过课程、项目、示例、资源和面试问题掌握部署机器学习模型的基本技能。
来源:KDnuggets简介
您可能在大学或工作中训练过无数的机器学习模型，但您是否曾经部署过一个机器学习模型，以便任何人都可以通过 API 或 Web 应用程序使用它？部署是模型成为产品的地方，它是现代机器学习中最有价值（但被低估）的技能之一。
在本文中，我们将探索 10 个 GitHub 存储库来掌握机器学习部署。这些社区驱动的项目、示例、课程和精选资源列表将帮助您学习如何打包模型、通过 API 公开它们、将它们部署到云，以及构建您可以实际发布和共享的、由 ML 驱动的实际应用程序。
1. MLOps Zoomcamp
存储库：DataTalksClub/mlops-zoomcamp
此存储库提供 MLOps Zoomcamp，这是一个为期 9 周的关于生产化 ML 服务的免费课程。
您将通过 6 个结构化模块、实践研讨会和最终项目学习 MLOps 基础知识，从培训到部署和监控。可以基于队列（从 2025 年 5 月 5 日开始）或自定进度，通过 Slack 为具有 Python、Docker 和 ML 基础知识的学习者提供社区支持。
2. 使用机器学习制作
存储库：GokuMohandas/Made-With-ML
此存储库提供生产级 ML 课程，教您构建端到端 ML 系统。
您将学习 MLOps 基础知识，从实验跟踪到模型服务；实施 CI/CD 管道以进行持续部署；使用 Ray/Anyscale 扩展工作负载；并部署可靠的推理 API——通过经过测试的、软件工程的 Python 脚本将 ML 实验转变为生产就绪的应用程序。
3. 机器学习系统设计
存储库：chiphuyen/machine-learning-systems-design
该存储库提供了一本有关机器学习系统设计的小册子，涵盖项目设置、数据管道、建模和服务。
您将通过主要科技公司的案例研究学习实用原理，探索 27 个开放式面试问题以及社区提供的答案，并发现用于构建生产 ML 系统的资源。