算法动画 · 排序
CI/CD 流水线动画
展示 MLOps 中 CI/CD 流水线如何从代码提交到模型部署实现自动化交付。
CI/CD Pipeline
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未激活·当前高亮（4 个元素）
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开发者提交代码到 Git 仓库，触发 CI/CD 流水线自动执行，实现持续集成。
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🧠AI 冷知识
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💡
概念ML 的 CI/CD 比传统软件难得多——传统软件的"正确"是确定的(测试通过或不通过)，但 ML 模型的"正确"是概率性的(准确率 95% 是好是坏取决于基线和业务需求)。Google 的 MLOps 成熟度模型分为三个等级：Level 0 是手动训练和部署，Level 1 引入了自动化训练流水线，Level 2 才实现完整的 CI/CD 自动化。现实中大多数公司卡在 Level 0.5——有流水线但经常手动干预。
来源：Google Cloud, "MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning"
一句话总结
💡
ML CI/CD 将数据验证、模型训练、评估与部署自动化为流水线，保障模型迭代的质量与速度。
常见误区
这些坑别踩
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误区 1
ML CI/CD 和软件 CI/CD 一样。
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正确理解
ML 还需数据验证、模型评估和漂移检测等特有阶段。
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误区 2
自动化训练就不需人工。
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正确理解
需人工设定评估阈值和审核关键决策，自动化辅助而非替代。
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误区 3
CI/CD 只管代码。
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正确理解
ML 还需版本化数据和模型，流水线需纳入数据与模型产物。