Open-source CLI для запуска CI/CD-процессов в машинном обучении и публикации метрик и графиков в pull request.
databricks/mlops-stacks
Шаблон asset bundle для Databricks, который создает ML-проекты с готовым к продакшену кодом, конфигурациями ресурсов и CI/CD-пайплайнами.
- Звёзды
- 725
- Форки
- 268
- Открытые issues
- 16
- Последний коммит
- 19 дней назад
Что это?
MLOps Stacks — это шаблон проекта для Databricks, который создает новый проект машинного обучения со структурой, конфигурацией и автоматизацией развертывания, необходимыми для переноса моделей из разработки в продакшен. Шаблон распространяется как шаблон bundle для Databricks CLI, поэтому одной команды `databricks bundle init mlops-stacks` достаточно, чтобы создать проект с параметрами, заданными пользователем.
Создаваемый проект состоит из трех модульных частей: примеры ML-кода (модули для обучения и пакетного инференса с unit-тестами), ML-ресурсы, описанные как код с помощью bundles Databricks CLI, чтобы изменения заданий и пайплайнов проходили через pull request, и CI/CD-воркфлоу для GitHub Actions или Azure DevOps, которые тестируют код и разворачивают его в рабочих пространствах dev, staging и prod. Команды могут настроить только проект, только CI/CD или скопировать отдельные компоненты в существующие проекты.
Стек можно настраивать; он подходит и для ресурсов Databricks, не связанных с ML, например пайплайнов Delta Live Tables. Сейчас проект находится в стадии публичного preview. Для работы требуются Python 3.8+ и Databricks CLI версии v0.236.0 или новее.
Ключевые возможности
- 01Создает новый ML-проект из шаблона bundle для Databricks одной командой.
- 02Включает примеры кода для обучения и пакетного инференса с Python-модулями, покрытыми unit-тестами.
- 03Описывает ML-задания и ресурсы как код с помощью bundles Databricks CLI; изменения вносятся через pull request.
- 04Предоставляет CI/CD-воркфлоу для GitHub Actions, GitHub Enterprise Server, Azure DevOps и GitLab.
- 05Поддерживает отдельные рабочие пространства dev, staging и prod, а также регистрацию моделей в Unity Catalog.
- 06Предлагает дополнительный компонент Feature Store.
Сценарии использования
- Создание нового ML-проекта в Databricks с уже настроенным CI/CD.
- Добавление автоматизации развертывания в продакшен к существующему ML-проекту путем копирования каталогов ресурсов и воркфлоу.
- Управление заданиями и пайплайнами Databricks как кодом под контролем версий в разных средах.
Быстрый старт
- 1
Установите Databricks CLI (версия 0.236.0 или новее)
- 2
Создайте новый проект на основе шаблона MLOps Stacks
databricks bundle init mlops-stacks
Что важно знать
- Требуются Python 3.8 или новее и Databricks CLI версии 0.236.0 или новее.
- Эта функция находится в публичной предварительной версии Databricks.
- Для создания и запуска ML pipelines требуются рабочие пространства Databricks.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое mlops-stacks?
- Шаблон asset bundle для Databricks, который создает ML-проекты с готовым к продакшену кодом, конфигурациями ресурсов и CI/CD-пайплайнами. MLOps Stacks — это шаблон проекта для Databricks, который создает новый проект машинного обучения со структурой, конфигурацией и автоматизацией развертывания, необходимыми для переноса моделей из разработки в продакшен. Шаблон распространяется как шаблон bundle для Databricks CLI, поэтому одной команды `databricks bundle init mlops-stacks` достаточно, чтобы создать проект с параметрами, заданными пользователем.
- mlops-stacks можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- mlops-stacks распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- mlops-stacks всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в mlops-stacks — 20 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать mlops-stacks?
- Создание нового ML-проекта в Databricks с уже настроенным CI/CD. Добавление автоматизации развертывания в продакшен к существующему ML-проекту путем копирования каталогов ресурсов и воркфлоу. Управление заданиями и пайплайнами Databricks как кодом под контролем версий в разных средах.
- Как установить mlops-stacks?
- Установите Databricks CLI (версия 0.236.0 или новее) Создайте новый проект на основе шаблона MLOps Stacks: databricks bundle init mlops-stacks
- Где скачать mlops-stacks?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/databricks/mlops-stacks
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Лабораторные работы, материалы для чтения и задания курса по MLOps и LLMOps в Northeastern University: развёртывание и мониторинг ML-моделей.
Open-source оркестрация IaC: запускает Terraform и OpenTofu в вашей CI-системе, а plan и apply можно запускать комментариями к pull request.
Запускает Terraform и OpenTofu из pull request, храня состояние в PostgreSQL в виде графа зависимостей, а не файла состояния.
Шаблон и рекомендации по эксплуатации приложений на базе LLM с Prompt Flow в Azure AI Studio или Azure Machine Learning: от экспериментов и оценки до развертывания.
Открытая система для запуска, управления и масштабирования AI-нагрузок в Kubernetes, Slurm и более чем 20 облаках и у GPU-провайдеров через единый интерфейс.