Made-With-ML

Made With ML 是一个面向工程实践的机器学习课程项目，系统性地教授如何设计、开发、部署和迭代生产级机器学习应用。项目以 Jupyter Notebook 为载体，覆盖数据工程、MLOps、分布式训练、LLM 应用、模型测试与监控等核心环节，强调软件工程规范（如 CI/CD、模块化设计）与可扩展架构（基于 Ray、PyTorch），所有实现均在 Python 生态内完成。适用于希望将机器学习从实验阶段推进至稳定线上服务的数据科学家、ML 工程师及全栈开发者。