从 Notebook 到生产：15 天 MLOps 系统学习路线
_jaydeepkarale · x · 2026-08-25
推文发布了一份 15 天的 MLOps 学习计划，旨在帮助开发者将机器学习模型从笔记本环境迁移到生产系统。课程覆盖了从数据到部署再到监控重训的完整生命周期（Data → Features → Training → Evaluation → Deployment → Monitoring → Retraining）。
核心内容包括：
- MLOps 基础概念与成熟度模型
- 数据管道、特征存储与验证
- 实验跟踪、可复现训练与模型注册
- 模型评估、打包与服务化
- ML 领域的 CI/CD 与部署策略
- 监控、漂移检测与自动化重训
涉及的工具有： Git, DVC, MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, Feast, Airflow, Great Expectations, Evidently, Prometheus, Grafana, KServe, BentoML。
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