机器学习的 CI/CD 是一系列实践和工具，旨在实现机器学习模型和代码的自动化测试、训练、验证和部署。它有助于确保机器学习开发流程的一致性和可靠性。

MLOps 将机器学习（ML）开发与传统 DevOps 原则相结合，包括协作、自动化、频繁测试和快速迭代。MLOps 扩展了这些实践，涵盖整个机器学习生命周期，包括模型训练、验证、部署和监控。

CI/CD 和 MLOps 通过自动化测试、训练和部署等流程，增强了协作，加速了开发，提高了模型质量，显著减少了手动错误，确保了可重复性，使团队能够快速而自信地开发和交付可靠的模型。

它将机器学习开发与版本控制、自动化测试和持续部署集成。开发者将代码更改提交到代码库，CI/CD 管道会自动构建、训练、测试和部署机器学习模型。
如果模型未通过所有测试或未达到质量标准，CI/CD 管道将阻止部署，并立即通知相关团队，以便他们进行修复和改进。如果因数据漂移导致生产环境中性能下降，管道可以自动训练并部署新版本的模型，确保模型保持可靠并保持更新。

CI/CD 管道可以与模型版本控制（如 DVC）和数据管理（如 DataRobot）工具集成，以确保可重复性并跟踪机器学习管道中的更改。

其主要好处包括更快的开发周期、更高的模型质量、更少的错误、数据科学家和开发者之间更好的协作，以及简化的部署流程。
从最高层次来看，这些改进为客户带来了更好的体验，为数据科学家和工程师减少了重复的手动工作，并降低了 AI/ML 组织的运营成本。

首先定义您的 ML 管道，选择正确的 CI/CD 工具，并将它们集成到您的开发过程中。
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