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Made-With-ML学习资料汇总-让ML落地更简单的开源项目

RayRay
Made With ML机器学习软件工程MLOps模型部署Github开源项目

Made-With-ML

Made-With-ML项目介绍

Made-With-ML是一个帮助开发者学习如何构建生产级机器学习应用的开源项目。该项目由Goku Mohandas创建,目前在GitHub上已获得37k+ stars。项目的目标是让开发者能够将机器学习与软件工程相结合,从而设计、开发、部署和迭代生产级ML应用。

Made-With-ML项目概览

主要学习资源

  1. 官方网站: https://madewithml.com/

    这是Made-With-ML的官方网站,包含了完整的课程内容。

  2. GitHub仓库: GokuMohandas/Made-With-ML

    项目的源代码仓库,包含了所有的示例代码和文档。

  3. Jupyter Notebook: madewithml.ipynb

    一个交互式的Jupyter notebook,可以用来学习核心的机器学习工作流程。

课程内容概览

Made-With-ML的课程内容涵盖了从实验到生产的整个ML应用开发流程:

  1. 设计

    • 项目设置
    • 产品设计
    • 系统设计

  2. 数据

    • 数据准备
    • 探索性数据分析
    • 数据预处理
    • 分布式数据处理

  3. 模型

    • 模型训练
    • 实验跟踪
    • 超参数调优
    • 模型评估
    • 模型服务

  4. 开发

    • 脚本编写
    • 命令行接口

  5. 工具

    • 日志记录
    • 文档生成
    • 代码风格
    • 预提交钩子

  6. 测试

    • 代码测试
    • 数据测试
    • 模型测试

  7. 可复现性

    • 版本控制

  8. 生产部署

    • 作业和服务
    • CI/CD工作流
    • 监控
    • 数据工程

ML工作流程

如何开始学习

  1. 克隆GitHub仓库:

    git clone https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML.git

  2. 设置虚拟环境:

    python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

  3. 启动Jupyter Notebook:

    jupyter lab notebooks/madewithml.ipynb

  4. 按照课程内容逐步学习和实践。

结语

Made-With-ML提供了一个全面的框架,帮助开发者学习如何构建生产级ML应用。通过系统学习该项目的内容,你将能够掌握从实验到生产的整个ML应用开发流程。无论你是ML初学者还是有经验的开发者,Made-With-ML都能为你提供宝贵的学习资源和实践指导。

开始你的ML应用开发之旅吧!🚀

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