工程实战课程进阶EN2–3 个月★ 15k24 章可站内阅读
MLOps Zoomcamp
DataTalks.Club 免费 MLOps 课
DataTalks.Club· 15,095 stars
DataTalks.Club 的免费 MLOps 课程，覆盖实验跟踪、工作流编排、部署与监控，工具栈贴近业界常见选择。适合已会训练模型、想把它工程化上线并形成可展示作品集的工程师。
为什么收录 · 实践层架补上 MLOps 专项免费课，把能力从「会训模型」明确推进到「会运维、监控与交付」。
MLOpsMLflowPrefect部署监控
这本书强在哪
- 专注 MLOps 而非算法细节
- 工具栈贴近业界常见选择
- 与 ML Zoomcamp 无缝衔接
- 免费且持续更新
建议怎么学
- 01建议先有 ML Zoomcamp 或等价项目经验
- 02按周搭通实验跟踪→编排→部署→监控
- 03用自己的模型替换示例模型做毕业项目
适合谁 / 前置
- 完成过至少一个 ML 项目
- Docker / 云基础更佳
学完得到什么
- 掌握实验跟踪、编排与模型注册
- 能搭建可复现的训练与部署流水线
- 理解监控与持续交付在 ML 中的位置
- 形成可展示的 MLOps 作品集项目
目录
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01 intro1 章
02 experiment tracking5 章
- 02duration predictionnotebook
- 03MLflow's Model Registrynotebook
- 04Scenario 1: A single data scientist participating in an ML competitionnotebook
- 05Scenario 2: A cross-functional team with one data scientist working on an ML modelnotebook
- 06Scenario 3: Multiple data scientists working on multiple ML modelsnotebook
03 orchestration1 章
04 deployment3 章
05 monitoring4 章
cohorts9 章
generate1 章
策展亮点章节
IntroExperiment TrackingOrchestrationDeploymentMonitoringBest Practices
仓库数据
Stars15,095
Forks3,012
主要语言Jupyter Notebook
创建2021/10/21
更新2026/8/11
3ba475fa（main）· 许可证 需人工确认 (NOASSERTION)。 上游更新后可通过同步脚本刷新。