Aqueduct学习资料汇总 - 开源MLOps框架

Aqueduct是一个强大的开源MLOps框架,可以让你用原生Python代码定义机器学习工作流,并在任何云基础设施上运行。无论你使用Kubernetes、Spark还是AWS Lambda,Aqueduct都能无缝集成,让你的ML项目快速投入生产。本文汇总了Aqueduct的主要学习资源,帮助你快速掌握这个MLOps利器。

🚀 快速入门

1. 官方快速入门指南 - 最好的Aqueduct入门教程,带你一步步创建第一个工作流

2. 安装命令:

   pip3 install aqueduct-ml
   aqueduct start
   

3. 支持的基础设施 - 了解Aqueduct可以集成哪些云服务和基础设施

📚 核心概念

• Workflow - Aqueduct的核心抽象,定义了数据流和计算逻辑
• Artifact - 工作流中的数据对象
• Operator - 工作流中的计算单元

💡 示例项目

1. 客户流失预测
2. 情感分析
3. 葡萄酒数据缺失值填充
4. 更多示例

📖 深入学习

• 官方文档 - 全面的Aqueduct使用文档
• GitHub 仓库 - 源代码和最新更新
• 博客 - 技术文章和最佳实践

🤝 获取帮助

• Slack 社区 - 加入讨论组获得实时帮助
• GitHub Issues - 报告bug或提出新功能建议
• 邮件支持 - 联系Aqueduct团队

🔮 Aqueduct的未来

• 产品路线图 - 了解未来功能规划
• 贡献指南 - 如何参与Aqueduct的开发

Aqueduct正在快速发展中,成为MLOps领域的新星。无论你是数据科学家、机器学习工程师还是MLOps实践者,Aqueduct都值得一试。希望这份学习资料汇总能帮助你快速上手,在ML项目中充分发挥Aqueduct的威力!