【文件属性】：
文件名称：MLOps:了解如何使用MLOps负责任地交付价值
文件大小：777KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-12 18:40:01
machine-learning deep-learning pytorch mlops applied-ml
应用的ML·MLOps·生产与2万多名开发人员一起学习如何以负责任的方式利用ML。
如果您需要重新学习ML算法，请查看我们的存储库（ :fire: 在GitHub上存储库中）
:package: 产品
:input_numbers: 数据
:chart_increasing: 造型
迭代
探索性数据分析
实验追踪
分裂
优化
增广
:memo: 脚本编写
（续）
:package: 介面
:check_mark_button: 测验
组织
造型风格
命令行
代码
包装
生成文件
RESTful API
数据
文献资料
记录中
楷模
:recycling_symbol: 重现性
:rocket: 生产
（续）
吉特
仪表盘
部署方式
预先提交
CI / CD工作流程
监控方式
版本控制
特色商店
码头工人
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目录结构
app/
├── api.py - FastAPI app
└── cli.py - CLI app
├── schemas.py
【文件预览】：
MLOps-main
----.flake8(178B)
----Dockerfile(711B)
----.gitignore(975B)
----tagifai()
--------predict.py(3KB)
--------eval.py(8KB)
--------config.py(3KB)
--------models.py(5KB)
--------train.py(8KB)
--------utils.py(4KB)
--------main.py(7KB)
--------data.py(19KB)
----README.md(11KB)
----.github()
--------workflows()
----.pre-commit-config.yaml(1KB)
----streamlit()
--------st_app.py(13KB)
----great_expectations()
--------.gitignore(12B)
--------great_expectations.yml(6KB)
--------checkpoints()
--------plugins()
--------notebooks()
--------expectations()
----tests()
--------tagifai()
--------app()
----.dvcignore(139B)
----docs()
--------tagifai()
--------static()
--------app()
--------index.md(302B)
--------getting_started.md(3KB)
--------coming_soon.md(412B)
----LICENSE(1KB)
----app()
--------api.py(3KB)
--------cli.py(9KB)
--------schemas.py(783B)
----model()
--------run_id.txt(32B)
--------params.json(486B)
--------performance.json(13KB)
----.dvc()
--------.gitignore(26B)
--------config(74B)
--------plots()
----config()
--------params.json(466B)
--------gunicorn.py(7KB)
--------test_params.json(443B)
----requirements.txt(339B)
----mkdocs.yml(3KB)
----notebooks()
--------tagifai.ipynb(1.24MB)
--------optimize.ipynb(509KB)
----pyproject.toml(720B)
----setup.py(2KB)
----data()
--------.gitignore(26B)
--------tags.json.dvc(78B)
--------projects.json.dvc(83B)
----Makefile(3KB)
----stores()
--------.gitignore(31B)
--------README.md(819B)