本文详细介绍了使用 Kubernetes 构建机器学习流水线的系列文章的第二部分。它侧重于为模型训练实现持续集成（CI），利用 Jenkins、MLflow 和 DVC 等工具。上一部分为流水线奠定了基于 DVC 的基础。 AI
影响 详细介绍了模型训练的 MLOps 流水线的实际实现，增强了工作流程的自动化和可重复性。
排序理由 文章描述了使用现有工具实现 MLOps 流水线，而不是发布新版本或重大行业事件。
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