📢 转载信息
原文链接：https://www.kdnuggets.com/10-github-repositories-to-master-machine-learning-deployment
原文作者：Abid Ali Awan
二级标题 # 引言
你可能在大学或工作中训练了无数的机器学习模型，但你是否曾部署过一个能让任何人通过API或Web应用使用的模型？部署是模型转变为产品的环节，也是现代机器学习中最有价值（却常被低估）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。这些由社区驱动的项目、示例、课程和精选资源列表将帮助你学习如何打包模型、通过API暴露模型、部署到云端，以及构建你可以实际交付和分享的真实世界机器学习驱动应用。
三级标题 // 1. MLOps Zoomcamp
仓库: DataTalksClub/mlops-zoomcamp
该仓库提供了MLOps Zoomcamp，这是一个为期9周的免费课程，专门讲解如何将ML服务投入生产。
你将通过6个结构化模块、动手实践研讨会和一个最终项目，学习从训练到部署和监控的MLOps基础知识。该课程提供同期小组学习（2025年5月5日开始）或自定进度模式，并为具备Python、Docker和ML基础知识的学习者提供Slack社区支持。
三级标题 // 2. Made With ML
该仓库提供了一个生产级ML课程，教你如何构建端到端的ML系统。
你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、软件工程化的Python脚本，将ML实验转化为生产就绪的应用。
三级标题 // 3. 机器学习系统设计
仓库: chiphuyen/machine-learning-systems-design
该仓库提供了一份关于机器学习系统设计的手册，涵盖了项目设置、数据管道、建模和服务等内容。
你将通过来自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社区贡献的答案；并发现构建生产级ML系统的资源。
三级标题 // 4. 生产级深度学习指南
仓库: alirezadir/Production-Level-Deep-Learning
该仓库提供了生产级深度学习系统设计的指南。
你将通过来自ML工程师的实用资源和真实世界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。该指南包括27个开放式面试问题及社区贡献的答案。
三级标题 // 5. 生产中的深度学习书籍
仓库: The-AI-Summer/Deep-Learning-In-Production
该仓库提供了《生产中的深度学习》一书，这是一本关于构建健壮ML应用的综合性书籍。
你将学习编写和测试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技能的ML工程师。
三级标题 // 6. 机器学习 + Kafka Streams 示例
仓库: 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。
你将学习如何将TensorFlow、Keras、H2O和DeepLearning4J模型集成到可扩展的流处理管道中；实现诸如航班延误预测和图像识别等任务关键型用例，并附带单元测试；以及利用Kafka的生态系统构建健壮的、面向生产的ML基础设施。
三级标题 // 7. 用于 Tensor Cores 的 NVIDIA 深度学习示例
仓库: NVIDIA/DeepLearningExamples
该仓库提供了针对Volta、Turing和Ampere GPU上的NVIDIA Tensor Cores进行优化的前沿深度学习示例。
你将学习如何使用PyTorch和TensorFlow等框架，在计算机视觉、NLP、推荐系统和语音等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转换来最大化吞吐量。
三级标题 // 8. 生产机器学习精选
仓库: EthicalML/awesome-production-machine-learning
该仓库精选了用于生产机器学习的开源库的综合列表。
你将通过分类工具列表了解MLOps生态系统；使用内置的搜索工具发现用于部署、监控和扩展的解决方案；并通过每月社区更新（涵盖从AutoML到模型服务的方方面面）保持最新。
三级标题 // 9. MLOps 课程
该仓库提供了一门全面的MLOps课程，带你从ML实验走向生产部署。
你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；通过实验跟踪、编排、模型服务和监控实现端到端管道；并创建用于持续训练和部署的CI/CD工作流。
三级标题 // 10. MLOps 入门指南
该仓库精选了必要的MLOps资源，帮助你提升部署ML模型的能力。
你将通过博客、书籍和论文学习MLOps工具景观、以数据为中心的AI原则和生产系统设计；发现用于实践操作的社区资源和课程；并为创建可扩展、负责任的机器学习基础设施奠定基础。
二级标题 仓库地图
以下是一个快速比较表，帮助你了解每个仓库在整个ML部署生态系统中的位置：
| 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（9周路线图） |
| GokuMohandas/Made-With-ML | 生产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 | 健壮的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 | 针对NVIDIA Tensor Cores的GPU优化训练和推理 |
| 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 | 从实验到生产管道、编排、服务和监控 |
| dair-ai/MLOPs-Primer | 资源入门指南 | MLOps基础、数据中心AI、生产系统设计 |
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学专业人士，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写有关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。
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。
评论区