raminmohammadi/MLOps

これは何？

主な機能

• 01パイプラインから本番環境まで、MLのライフサイクルを網羅する実践的な演習
• 02MLワークロード向けのコンテナ化、オーケストレーション、CI/CDパイプライン
• 03モデルの監視、再トレーニング、データドリフトへの対処に関する演習
• 04評価、アライメント、LLMのデプロイを扱うLLMOpsの演習

ユースケース

• 順序立てられた演習とコードを使って、大学のMLOpsコースに取り組む
• 機械学習モデルを本番環境に導入する方法を学ぶ
• 大規模言語モデルの評価とデプロイに関するLLMOpsの実践方法を学ぶ

クイックスタート

1. 1

   このリポジトリをローカルマシンにクローンします

2. 2

   興味のあるラボに移動します

3. 3

   ラボの手順を読み、提示されているコードサンプルに従います

使う前に知っておきたいこと

• !これはコース教材（ラボとリーディング）であり、パッケージ化されたソフトウェアプロジェクトではないため、共通のインストールまたは実行コマンドはありません。
• !READMEではMITライセンスと記載されていますが、書面による許可なく、Northeastern Universityの同一または類似のコースで使用することも禁じられています。一方、メタデータにはCC0-1.0と記載されています。

収録されている特集

トピック

よくある質問

MLOps とは？

Northeastern UniversityのMLOps・LLMOpsコース向けに、MLのデプロイと監視を扱う演習、教材、課題を収録。 Northeastern UniversityのMLOpsコース（DADS 7305）向けに、演習、コードサンプル、教材をまとめたリポジトリです。学生や講師向けのリソース集として構成されており、パイプラインの構築から、本番環境でのモデルのデプロイと保守まで、機械学習のライフサイクルに沿った実践的な演習を提供します。

MLOps は無料で使えますか？ライセンスは？

MLOps は CC0-1.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

MLOps は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。MLOps の最終コミットは 2026年10月11日 です。

MLOps は何に使えますか？

順序立てられた演習とコードを使って、大学のMLOpsコースに取り組む 機械学習モデルを本番環境に導入する方法を学ぶ 大規模言語モデルの評価とデプロイに関するLLMOpsの実践方法を学ぶ

MLOps のインストール方法は？

このリポジトリをローカルマシンにクローンします 興味のあるラボに移動します ラボの手順を読み、提示されているコードサンプルに従います

MLOps はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/raminmohammadi/MLOps