mlops-for-devops

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大多数MLOps教程默认读者是数据科学家，而这份资料反其道而行，专门为DevOps、平台和SRE工程师设计，让你不必成为数据科学家也能上手机器学习运维。整个项目围绕一个员工流失预测问题展开，从本地数据管道和模型训练开始，逐步推进到Airflow、DVC、Kubeflow、MLflow、KServe和Evidently在Kubernetes上的企业级编排。各阶段环环相扣，代码全部在仓库里，你可以跟着一步步跑通。讲解多用DevOps类比，少谈ML理论，对已经熟悉Kubernetes和Docker但没接触过MLOps的人来说，是进入生产环境实际工具链的实用桥梁。