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收录理由

这份仓库是 Made With ML 课程的配套代码，围绕一个文本分类项目展开，从最初的 Jupyter 探索式笔记本，逐步重构为用于训练、调参、评估、预测和服务的 Python 模块。随着系统演进，实验追踪、测试和工作流编排被自然加入，MLOps 的各个部分因此嵌入在真实构建过程中，而不是孤立成独立章节。课程强调从第一性原理出发理解问题，同时贯穿软件工程的实践习惯；同一套工作负载既能在笔记本上运行，也能在不改代码的情况下迁移到 Ray 或 Anyscale 集群。对于想看到一个实验笔记本如何蜕变为可部署、可维护系统的开发者或小团队，这里的脚本和 CI/CD 示例提供了可以直接借鉴并适配到自身技术栈的参考。