精选的开源库清单，涵盖生产环境机器学习的部署、监控、版本管理、扩展与安全。
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raminmohammadi/MLOps
东北大学 MLOps 课程的实验、阅读材料与练习，涵盖机器学习部署与监控。
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这是什么？
这个仓库收录了东北大学 MLOps 课程（DADS 7305）的实验、代码示例和阅读材料，面向学生和教师，覆盖从搭建机器学习流水线到模型上线与维护的完整生命周期。
主要内容包括容器化与编排、ML 场景下的 CI/CD 与持续训练、模型监控、数据漂移处理与重新训练。课程还包含 LLMOps 实验，涉及大语言模型的评估、对齐、监控和部署。实验建议按顺序完成，每个实验目录都有说明和代码示例。
阅读材料取自 Coursera，遵循知识共享协议。代码采用 MIT 许可，但东北大学内部同类课程使用本内容需事先获得书面许可。
核心功能
- 01覆盖从流水线到生产上线的机器学习全流程实验
- 02面向 ML 工作负载的容器化、编排与 CI/CD 实践
- 03模型监控、重新训练与数据漂移处理练习
- 04涵盖大语言模型评估、对齐与部署的 LLMOps 实验
适用场景
- 跟随大学 MLOps 课程按顺序完成实验与代码练习
- 学习如何把机器学习模型部署到生产环境
- 了解大语言模型评估与部署的 LLMOps 实践
快速上手
- 1
将此仓库克隆到本地机器
- 2
进入你感兴趣的具体实验目录
- 3
阅读实验说明并按照提供的代码示例操作
使用前须知
- 这是课程材料（实验和阅读资料），而不是打包好的软件项目，因此没有统一的安装或运行命令。
- README 称采用 MIT 许可证，但同时禁止在东北大学相同或类似课程中使用，除非获得书面许可；而元数据标注的许可证为 CC0-1.0。
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常见问题
- MLOps 是什么？
- 东北大学 MLOps 课程的实验、阅读材料与练习，涵盖机器学习部署与监控。 这个仓库收录了东北大学 MLOps 课程（DADS 7305）的实验、代码示例和阅读材料，面向学生和教师，覆盖从搭建机器学习流水线到模型上线与维护的完整生命周期。
- MLOps 可以免费使用吗？用的什么许可证？
- MLOps 以 CC0-1.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
- MLOps 还在维护吗？
- 活跃维护中。MLOps 最近一次提交是在 2026年10月11日。
- MLOps 适合用来做什么？
- 跟随大学 MLOps 课程按顺序完成实验与代码练习 学习如何把机器学习模型部署到生产环境 了解大语言模型评估与部署的 LLMOps 实践
- MLOps 怎么安装和运行？
- 将此仓库克隆到本地机器 进入你感兴趣的具体实验目录 阅读实验说明并按照提供的代码示例操作
- 在哪里获取 MLOps？
- 源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/raminmohammadi/MLOps
概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。
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