Repolode
제출하기
raminmohammadi

raminmohammadi/MLOps

Northeastern University의 MLOps 및 LLMOps 강의를 위한 실습, 읽기 자료와 연습 문제를 제공하며, ML 배포와 모니터링을 다룹니다.

GitHub에서 보기웹사이트
스타
306
포크
455
열린 이슈
3
마지막 커밋
25일 전

어떤 프로젝트인가요?

이 저장소에는 Northeastern University의 MLOps 강의(DADS 7305)를 위한 실습, 코드 샘플과 읽기 자료가 모여 있습니다. 학생과 강사를 위한 자료 허브로 구성되어 있으며, 파이프라인 구축부터 프로덕션 모델 배포와 유지 관리까지 머신러닝 생명주기를 따라가는 실습을 제공합니다.

컨테이너화와 오케스트레이션, ML을 위한 CI/CD와 지속적 학습, 데이터 드리프트 모니터링 및 대응, 재학습을 다룹니다. 또한 대규모 언어 모델의 평가, 정렬, 모니터링과 배포를 다루는 LLMOps 실습도 포함되어 있습니다. 각 폴더에 안내와 코드 예제가 있으며, 실습은 순서대로 진행하도록 구성되어 있습니다.

읽기 자료는 Creative Commons 조건에 따라 Coursera에서 가져왔습니다. 코드는 MIT 라이선스를 따르지만, README에는 서면 허가 없이 Northeastern University 내 유사 강좌에서 이 콘텐츠를 사용하는 것을 제한한다고 명시되어 있습니다.

핵심 기능

  • 01파이프라인부터 프로덕션까지 ML 생명주기를 다루는 실습
  • 02ML 워크로드를 위한 컨테이너화, 오케스트레이션 및 CI/CD 파이프라인
  • 03모델 모니터링, 재학습 및 데이터 드리프트 대응 연습
  • 04평가, 정렬 및 LLM 배포를 다루는 LLMOps 실습

활용 사례

  • 순서에 따라 구성된 실습과 코드로 대학 MLOps 강의 수강하기
  • 머신러닝 모델을 프로덕션에 배포하는 방법 배우기
  • 대규모 언어 모델의 평가 및 배포를 위한 LLMOps 실무 살펴보기

빠른 시작

  1. 1

    이 저장소를 로컬 컴퓨터에 클론합니다

  2. 2

    관심 있는 특정 랩으로 이동합니다

  3. 3

    랩 안내를 읽고 제공된 코드 샘플을 따릅니다

사용 전 알아둘 점

  • 이 자료는 강의 자료(랩과 읽기 자료)이며 패키지 형태의 소프트웨어 프로젝트가 아니므로, 공통된 설치 또는 실행 명령은 없습니다.
  • README에는 MIT 라이선스라고 나와 있지만, 서면 허가 없이 Northeastern University의 동일하거나 유사한 강의에서 사용하는 것도 금지하고 있습니다. 반면 메타데이터에는 CC0-1.0으로 표시되어 있습니다.

포함된 컬렉션

오픈소스 교육 및 학습 도구테스트 프레임워크 & 자동화 테스트 도구

토픽

#mlops#machine-learning#llmops#ci-cd#model-deployment#monitoring#education

자주 묻는 질문

MLOps은(는) 무엇인가요?
Northeastern University의 MLOps 및 LLMOps 강의를 위한 실습, 읽기 자료와 연습 문제를 제공하며, ML 배포와 모니터링을 다룹니다. 이 저장소에는 Northeastern University의 MLOps 강의(DADS 7305)를 위한 실습, 코드 샘플과 읽기 자료가 모여 있습니다. 학생과 강사를 위한 자료 허브로 구성되어 있으며, 파이프라인 구축부터 프로덕션 모델 배포와 유지 관리까지 머신러닝 생명주기를 따라가는 실습을 제공합니다.
MLOps은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
MLOps은(는) CC0-1.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
MLOps은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. MLOps의 마지막 커밋은 2026년 10월 11일입니다.
MLOps은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
순서에 따라 구성된 실습과 코드로 대학 MLOps 강의 수강하기 머신러닝 모델을 프로덕션에 배포하는 방법 배우기 대규모 언어 모델의 평가 및 배포를 위한 LLMOps 실무 살펴보기
MLOps는 어떻게 설치하나요?
이 저장소를 로컬 컴퓨터에 클론합니다 관심 있는 특정 랩으로 이동합니다 랩 안내를 읽고 제공된 코드 샘플을 따릅니다
MLOps은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/raminmohammadi/MLOps

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

관련 프로젝트