10个GitHub存储库，掌握机器学习部署

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掌握部署机器学习模型的基本技能，通过课程、项目、示例、资源和面试问题。

介绍

你可能在大学或工作中训练过无数机器学习模型，但你有没有部署过一个模型，让任何人都能通过API或Web应用使用它？部署是模型变成产品的阶段，它是现代机器学习中最有价值（但也被低估）的技能之一。

本文将探讨10个GitHub仓库，帮助你掌握机器学习部署。这些社区驱动的项目、示例、课程和精心策划的资源列表将帮助你学习如何打包模型、通过API公开模型、部署到云端，并构建真实且可发布和共享的机器学习驱动应用。

1. MLOps Zoomcamp

仓库：DataTalksClub/mlops-zoomcamp

该仓库提供MLOps Zoomcamp，这是一个为期9周的免费机器学习服务生产课程。

你将通过6个结构化模块、实践工作坊和期末项目，学习从培训到部署和监控的MLOps基础知识。提供基于同学群体的学习（自2025年5月5日起）或自学进度，Python、Docker 和机器学习基础学习者通过Slack获得社区支持。

2. 与ML一起制作

资料库：GokuMohandas/Made-With-ML

该仓库提供一门生产级别的机器学习课程，教你如何构建端到端的机器学习系统。

你将学习MLOps的基础知识，从实验跟踪到模型服务;实现持续部署所需的CI/CD流水线;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Python脚本，将机器学习实验转化为生产准备的应用。

3. 机器学习系统设计

仓库：chiphuyen/machine-learning-systems-design

该仓库提供一本关于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。

你将通过大型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，并由社区贡献回答，并发现构建生产型机器学习系统的资源。

4. 生产级深度学习指南

仓库：alirezadir/生产级深度学习

该仓库提供了生产级深度学习系统设计指南。

你将通过大型科技公司的机器学习工程师提供的实用资源和真实案例研究，学习项目设置、数据流程、建模和服务四个关键阶段。

本指南包含27个开放式面试问题，并附有社区贡献的答案。

5. 深度学习制作书

仓库：The-AI-Summer/深度学习生产

该仓库提供《深度学习生产环境》，这是一本关于构建强大机器学习应用的综合书籍。

你将学习编写和测试下载代码的最佳实践，构建高效的数据流水线，使用Flask/uWSGI/Nginx服务模型，使用Docker/Kubernetes部署，以及使用TensorFlow Extended和Google Cloud实现端到端MLOps。

它非常适合进入深度学习的软件工程师、软件背景有限的研究人员以及寻求生产准备技能的机器学习工程师。

6. 机器学习 + Kafka 流示例

仓库：kaiwaehner/kafka-streams-machine-learning-examples

该仓库演示使用 Apache Kafka 及其 Streams API 将分析模型部署到生产环境。

你将学习如何将TensorFlow、Keras、H2O和DeepLearning4J模型集成到可扩展的流式流式管道中;通过单元测试实现飞行延迟预测和图像识别等关键任务用例;并利用Kafka生态系统打造稳健、生产准备的机器学习基础设施。

7. NVIDIA张量核心深度学习示例

仓库：NVIDIA/DeepLearning 示例

该仓库提供了针对 NVIDIA 张量核心在 Volta、图灵和安培 GPU 上优化的先进深度学习示例。

你将学习如何训练和部署跨计算机视觉、自然语言处理、推荐系统和语音的高性能模型，使用PyTorch和TensorFlow等框架;利用自动混合精度、多GPU/节点训练以及TensorRT/ONNX转换以实现最大吞吐量。

8. 出色的生产机器学习

仓库：EthicalML/awesome-production-machine-learning

该仓库整理了一份全面的开源生产机器学习库列表。

你将学会通过分类工具列表导航MLOps生态系统，利用内置搜索工具包发现部署、监控和扩展解决方案，并持续关注涵盖从自动机器学习到模型服务的社区每月更新。

9. MLOps课程

仓库：GokuMohandas/mlops-course

该仓库提供一门全面的MLOps课程，带你从机器学习实验到生产部署。

你将学习按照软件工程最佳实践构建生产级机器学习应用;利用Python、Docker和云平台扩展工作负载;实现端到端的流程，包括实验跟踪、编排、模型服务和监测;并创建用于持续培训和部署的CI/CD工作流程。

10. MLOP入门

仓库：dair-ai/MLOPs-Primer

该仓库汇集了重要的MLOps资源，帮助您提升部署机器学习模型的技能。

你将通过博客、书籍和论文学习MLOps工具环境、数据中心AI原则和生产系统设计;发现社区资源和课程，供实践;并建立可扩展、负责任的机器学习基础设施基础。

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