DataTalksClub/mlops-zoomcamp

这是什么？

MLOps Zoomcamp 是一个免费、开源在线课程，教你如何将机器学习模型从笔记本带入真实的生产系统。这是一个为期 9 周的项目，涵盖 MLOps（机器学习运维）的核心技能——从跟踪实验和管理模型到部署、监控和可靠维护。

适合谁？

• 数据科学家，希望超越模型训练，进入部署和运维阶段
• 机器学习工程师和软件工程师，希望增加生产级机器学习技能
• 至少有一年编程经验，并熟悉 Python、Docker 和机器学习工作流（例如，通过相关的 ML Zoomcamp 课程）的人

你将学到什么？

本课程分为六个模块加一个最终项目：

1. MLOps 入门 – 它是什么，为什么重要，以及一个运行示例数据集（NY Taxi）
2. 实验跟踪和模型管理 – 使用 MLflow 记录、保存和管理模型
3. 编排和 ML 管道 – 自动化工作流
4. 模型部署 – 不同策略：Web 服务、流式（AWS Kinesis/Lambda）和批量评分
5. 模型监控 – 使用 Prometheus、Evidently、Grafana 和 Prefect 等工具在生产中跟踪性能
6. 最佳实践 – 测试、代码检查、使用 GitHub Actions 进行 CI/CD，以及基础设施即代码（Terraform）

最终项目将所有这些整合成一个端到端的 MLOps 管道。

如何运作？

本课程是预录制的，可以通过两种方式学习：

• 实时队列（目前未排定）：包括评分作业、同伴评审、排行榜和完成证书。如果有新队列开始，你可以注册通知。
• 自定进度：随时开始，遵循 GitHub 上的材料，做作业（自我检查），并构建一个项目用于你的作品集。自定进度模式下不颁发证书，但所有课程内容免费。

先决条件（来自 README）

• Python
• Docker
• 命令行基础
• 机器学习经验（例如，通过 ML Zoomcamp）
• 1 年以上编程经验

社区和支持

本课程是 DataTalks.Club 的一部分，这是一个全球数据爱好者社区。你可以：

• 在专门的 Slack 频道（#course-mlops-zoomcamp）中提问并分享进展
• 加入更广泛的 Slack 社区进行一般讨论
• 关注 Telegram 公告以获取课程更新
• 在 YouTube 播放列表上观看所有视频讲座

主要特性（来自 README）

• 100% 免费和开源
• 9 周结构化课程
• 每个模块有动手练习和作业
• 最终项目以构建作品集作品
• 对在实时队列中完成最终项目的学习者颁发证书
• 实时队列中的可选同伴评审和排行榜
• 自定进度模式随时可用

这里的所有信息直接取自项目 README。