本文讨论了在机器学习（ML）工作流中实施持续集成和持续部署（CI/CD）实践。它强调了与传统软件相比，部署ML模型的独特挑战，并强调了自动化测试、评估和部署管道的必要性。文章认为，采用CI/CD可以简化ML生命周期并提高模型可靠性。 AI
影响 通过自动化测试、评估和部署流程，简化了ML开发生命周期。
排序理由 文章讨论了用于机器学习的MLOps和CI/CD，这是一个关于工具和流程改进的主题。
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MLOps：自动化机器学习模型测试、评估和部署
报道来源 [1]
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CI/CD for Machine Learning: Automating Model Testing, Evaluation, and Deployment
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