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原文链接：https://www.kdnuggets.com/10-github-repositories-to-master-machine-learning-deployment
原文作者：Abid Ali Awan
# 引言
您可能已经在大学或工作中训练了无数的机器学习模型，但您是否曾经部署过一个可以通过API或Web应用供任何人使用的模型呢？部署是模型转化为产品的环节，也是现代机器学习中最有价值（但常被低估）的技能之一。
在本文中，我们将探讨10个用于掌握机器学习部署的GitHub仓库。这些社区驱动的项目、示例、课程和精选资源列表将帮助您学习如何打包模型、通过API暴露它们、将它们部署到云端，并构建您可以实际发布和共享的真实世界ML驱动应用。
// 1. MLOps Zoomcamp
仓库地址： DataTalksClub/mlops-zoomcamp
该仓库提供了MLOps Zoomcamp，一个为期9周的免费课程，专门讲解如何将ML服务投入生产。
您将通过6个结构化的模块、动手工作坊和最终项目，学习从训练到部署和监控的MLOps基础知识。课程提供分批（2025年5月5日开始）或自定进度模式，并通过Slack为具备Python、Docker和ML基础知识的学习者提供社区支持。
// 2. Made With ML
仓库地址： GokuMohandas/Made-With-ML
该仓库提供了一个生产级ML课程，教您构建端到端的ML系统。
您将学习从实验跟踪到模型服务的MLOps基础知识；实施用于持续部署的CI/CD流水线；使用Ray/Anyscale扩展工作负载；并部署可靠的推理API——通过经过测试的、经过软件工程设计的Python脚本，将ML实验转化为生产级应用。
// 3. 机器学习系统设计
仓库地址： chiphuyen/machine-learning-systems-design
该仓库提供了一本关于机器学习系统设计的手册，涵盖项目设置、数据管道、建模和部署。
您将通过大型科技公司的案例研究学习实用原则；探索27个开放式面试问题及其社区贡献的答案；并发现构建生产ML系统的资源。
// 4. 生产级深度学习指南
仓库地址： alirezadir/Production-Level-Deep-Learning
该仓库提供了一份关于生产级深度学习系统设计的指南。
您将通过来自大型科技公司ML工程师的实用资源和真实案例研究，学习四个关键阶段：项目设置、数据管道、建模和服务。该指南包含27个开放式面试问题及社区贡献的答案。
// 5. 生产中的深度学习书籍
仓库地址： The-AI-Summer/Deep-Learning-In-Production
该仓库提供了《生产中的深度学习》（Deep Learning In Production），一本关于构建鲁棒ML应用的综合性书籍。
您将学习编写和测试DL代码的最佳实践、构建高效的数据管道、使用Flask/uWSGI/Nginx服务模型、使用Docker/Kubernetes进行部署，以及使用TensorFlow Extended和Google Cloud实现端到端MLOps。它非常适合进入DL领域的软件工程师、软件背景有限的研究人员以及寻求生产级技能的ML工程师。
// 6. 机器学习 + Kafka Streams 示例
仓库地址： kaiwaehner/kafka-streams-machine-learning-examples
该仓库演示了如何使用Apache Kafka及其Streams API将分析模型部署到生产环境。
您将学习将TensorFlow、Keras、H2O和DeepLearning4J模型集成到可扩展的流处理管道中；使用单元测试实现航班延误预测和图像识别等关键用例；并利用Kafka的生态系统构建稳健、可投入生产的ML基础设施。
// 7. NVIDIA 用于 Tensor Core 的深度学习示例
仓库地址： NVIDIA/DeepLearningExamples
该仓库提供了专为Volta、Turing和Ampere GPU上的NVIDIA Tensor Core优化的一流深度学习示例。
您将学习使用PyTorch和TensorFlow等框架在计算机视觉、NLP、推荐系统和语音领域训练和部署高性能模型；利用自动混合精度、多GPU/节点训练以及TensorRT/ONNX转换来实现最大吞吐量。
// 8. 生产级机器学习精选
仓库地址： EthicalML/awesome-production-machine-learning
该仓库精心整理了一份全面的开源库列表，用于生产级机器学习。
您将通过分类工具列表了解MLOps生态系统；使用内置搜索工具发现用于部署、监控和扩展的解决方案；并通过涵盖从AutoML到模型服务的每月社区更新保持最新。
// 9. MLOps 课程
仓库地址： GokuMohandas/mlops-course
该仓库提供了一个综合性的MLOps课程，引导您完成从ML实验到生产部署的全过程。
您将学习遵循软件工程最佳实践来构建生产级ML应用；使用Python、Docker和云平台扩展工作负载；实现带有实验跟踪、编排、模型服务和监控的端到端管道；并创建用于持续训练和部署的CI/CD工作流。
// 10. MLOps 入门
仓库地址： dair-ai/MLOPs-Primer
该仓库汇集了必要的MLOps资源，帮助您提升部署ML模型的技能。
您将通过博客、书籍和论文学习MLOps工具生态系统、以数据为中心的AI原则和生产系统设计；发现用于动手实践的社区资源和课程；并为创建可扩展、负责任的机器学习基础设施奠定基础。
仓库地图
以下是一个快速比较表，以帮助您了解每个仓库在更广泛的ML部署生态系统中的定位：
| 仓库 | 类型 | 主要关注点 |
|---|---|---|
| DataTalksClub/mlops-zoomcamp | 结构化课程 | 端到端MLOps：训练 → 部署 → 监控，提供为期9周的路线图 |
| GokuMohandas/Made-With-ML | 生产级ML课程 | 生产级ML系统、CI/CD、可扩展服务 |
| chiphuyen/machine-learning-systems-design | 手册 + 问答 | ML系统设计基础、权衡、面试场景 |
| alirezadir/Production-Level-Deep-Learning | 指南 | 生产级DL设置、数据管道、建模、服务 |
| The-AI-Summer/Deep-Learning-In-Production | 书籍 | 强大的DL应用：测试、管道、Docker/Kubernetes、TFX |
| kaiwaehner/kafka-streams-machine-learning-examples | 代码示例 | 使用Apache Kafka和Kafka Streams进行实时/流式ML |
| NVIDIA/DeepLearningExamples | 高性能示例 | NVIDIA Tensor Core上GPU优化的训练和推理 |
| EthicalML/awesome-production-machine-learning | 精选列表 | 用于部署、监控和扩展的精选工具 |
| GokuMohandas/mlops-course | MLOps课程 | 实验 → 生产管道、编排、服务、监控 |
| dair-ai/MLOPs-Primer | 资源入门 | MLOps基础、以数据为中心的AI、生产系统设计 |
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学家专业人士，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写关于机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为患有心理健康问题的学生构建一个AI产品。
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