GokuMohandas/Made-With-ML
Learn how to develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🚀 Made With ML: Từ thiết kế đến triển khai ML thực tế
Học cách kết hợp ML với kỹ thuật phần mềm để xây dựng ứng dụng ML chuẩn production.
Made With ML là một khoá học mã nguồn mở giúp bạn học cách thiết kế, phát triển, triển khai và lặp lại các ứng dụng ML thực tế. Dự án được tạo bởi GokuMohandas và đã thu hút hơn 49.000 lượt sao trên GitHub, đứng trong top các repo ML nổi bật. Khóa học hướng dẫn từ giai đoạn thí nghiệm đến sản phẩm thực tế bằng cách áp dụng các nguyên tắc kỹ thuật phần mềm.
✨ Điểm nổi bật
- 💡 Nguyên lý cơ bản: hiểu sâu từng khái niệm ML trước khi viết code.
- 💻 Thực hành tốt nhất: áp dụng các thực hành kỹ thuật phần mềm trong phát triển và triển khai mô hình.
- 📈 Khả năng mở rộng: dễ dàng mở rộng công việc ML (dữ liệu, huấn luyện, điều chỉnh, phục vụ) bằng Python mà không cần học ngôn ngữ mới.
- ⚙️ MLOps: kết nối các thành phần MLOps (theo dõi, kiểm thử, phục vụ, điều phối) để xây dựng hệ thống ML end-to-end.
- 🚀 Từ dev đến prod: chuyển từ môi trường phát triển sang sản phẩm mà không cần thay đổi code hoặc quản lý hạ tầng.
- 🐙 CI/CD: xây dựng quy trình CI/CD để liên tục huấn luyện và triển khai mô hình tốt hơn một cách mô-đun.
💡 Vì sao đáng chú ý
Made With ML không chỉ dạy lý thuyết mà còn kết hợp thực hành trực tiếp trên cả máy tính cá nhân và cụm Anyscale. Dự án phù hợp với mọi đối tượng từ kỹ sư phần mềm, data scientist đến sinh viên và lãnh đạo sản phẩm. Đặc biệt, khóa học cung cấp cấu trúc, tài nguyên tính toán (GPU) và cộng đồng hỗ trợ học viên học nhanh trong một ngày thông qua các buổi live cohort.
#MachineLearning #MLOps #PyTorch #DataScience #DevToProd #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
Ultralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object tracking