宏虹是CI/CD專家
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開發工作流程
解決機器學習模型開發的七大挑戰
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機器學習與敏捷開發相結合
將軟體工程最佳實踐融入資料管道，利用 Webhook 從任何地方觸發工作流程。
常見問題與回答
機器學習的 CI/CD 是一系列實踐和工具，旨在實現機器學習模型和代碼的自動化測試、訓練、驗證和部署。它有助於確保機器學習開發流程的一致性和可靠性。
MLOps 將機器學習（ML）開發與傳統 DevOps 原則相結合，包括協作、自動化、頻繁測試和快速反覆運算。MLOps 擴展了這些實踐，涵蓋整個機器學習生命週期，包括模型訓練、驗證、部署和監控。
CI/CD 和 MLOps 通過自動化測試、訓練和部署等流程，增強了協作，加速了開發，提高了模型品質，顯著減少了手動錯誤，確保了可重複性，使團隊能夠快速而自信地開發和交付可靠的模型。
它將機器學習開發與版本控制、自動化測試和持續部署集成。開發者將代碼更改提交到代碼庫，CI/CD 管道會自動構建、訓練、測試和部署機器學習模型。
如果模型未通過所有測試或未達到品質標準，CI/CD 管道將阻止部署，並立即通知相關團隊，以便他們進行修復和改進。如果因數據漂移導致生產環境中性能下降，管道可以自動訓練並部署新版本的模型，確保模型保持可靠並保持更新。
CI/CD 管道可以與模型版本控制（如 DVC）和資料管理（如 DataRobot）工具集成，以確保可重複性並跟蹤機器學習管道中的更改。
首先定義您的 ML 管道，選擇正確的 CI/CD 工具，並將它們集成到您的開發過程中。
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