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blue-green deployment
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Azure ML MLOps：部署、自动化和优化技术
此文章集详细介绍了 Azure ML 中的各种 MLOps 实践。它涵盖了使用具有蓝绿部署策略的托管在线终结点来部署和监控模型。此外，它还探讨了通过 OIDC 联合使用 GitHub Actions 自动化 ML 训练，以及利用 Azure ML CLI v2。文章还重点介绍了使用 Command 作业和 MLflow 自动日志记录来优化模型训练，以及使用 Azure ML AutoML 和 MLflow 跟踪来查找最佳分类模型。
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蓝绿部署策略最大限度地降低软件发布风险
蓝绿部署是一种最大限度地减少软件发布中断的策略。该方法涉及运行两个相同的生产环境，分别称为蓝色和绿色。在发布期间，新版本被部署到非活动环境（例如绿色），而活动环境（蓝色）继续处理流量。一旦新版本经过测试和验证，流量就会切换到绿色环境，使其成为新的活动环境，而之前的蓝色环境则成为非活动环境，为下一次更新做好准备。