ML模型部署CI/CD
ML模型部署CI/CD是指在机器学习模型开发过程中，使用持续集成/持续交付（Continuous Integration/Continuous Deployment，简称CI/CD）的方法来实现模型的部署和更新。
- 持续集成（Continuous Integration）：持续集成是指将开发人员的代码频繁地合并到主干代码库中，并通过自动化的构建和测试流程来验证代码的正确性。在ML模型部署中，持续集成可以确保模型的代码与其他组件的代码能够正确地集成在一起。
- 持续交付（Continuous Deployment）：持续交付是指将通过持续集成得到的可部署的软件包自动地部署到生产环境中。在ML模型部署中，持续交付可以确保模型的更新能够快速地部署到生产环境中，从而及时地应对业务需求的变化。
ML模型部署CI/CD的优势：
- 自动化：通过自动化的构建、测试和部署流程，减少了人工操作的错误和时间成本。
- 快速迭代：能够快速地部署和更新模型，使得模型能够及时地适应业务需求的变化。
- 可靠性：通过自动化的测试流程，能够及时地发现和修复模型中的问题，提高模型的稳定性和可靠性。
ML模型部署CI/CD的应用场景：
- 在线推荐系统：通过持续集成和持续交付，能够快速地更新推荐模型，提高用户的个性化推荐效果。
- 图像识别系统：通过持续集成和持续交付，能够快速地更新图像识别模型，提高系统的准确性和鲁棒性。
- 自然语言处理系统：通过持续集成和持续交付，能够快速地更新文本分类、情感分析等模型，提高系统的语义理解能力。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的功能，支持模型的持续集成和持续交付。
- 腾讯云容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke）：提供了容器化部署和管理的能力，可以用于部署和管理ML模型的容器化应用。
- 腾讯云函数计算（https://cloud.tencent.com/product/scf）：提供了无服务器的计算能力，可以用于快速部署和运行ML模型的函数。
- 腾讯云DevOps（https://cloud.tencent.com/product/ci-cd）：提供了完整的CI/CD解决方案，支持ML模型的持续集成和持续交付。
以上是关于ML模型部署CI/CD的完善且全面的答案。
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1回答
ML模型部署CI/CD
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我正在使用DataBricks上的MLFlow训练模型，并将最终模型输出到S3上。然后，使用Seldon-Core打包模型并将其部署到AWS EKS。我正在寻找一种工具，通过从S3获取模型，将其打包到码头容器中，并使用Seldon-Core K8S模板将其推送到AWS EKS，从而弥合差距。
浏览 25提问于2019-07-17得票数 1
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默认情况下，ML服务器将在ML中使用模块DB。(似乎所有ML培训材料都提到了这种配置。)XQuery程序中的任何更改都需要首先上传到Module中。这可以通过使用mlReloadModules、mlLoadModules、或ml命令来实现。CI/CD不直接访问ML集群。所有东西都是通过ML从一台从代码部署到不同ML环境(如dev/uat/prod等)的机器进行的。
但是，也可以将
浏览 3提问于2021-08-25得票数 1
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特定于数据科学的CI/CD (kubeflow，Algo，TFX，mlflow，sagemaker管道)的优势是什么?相对于已经烤好的更通用的口味: Jenkins，竹子，气流，Google，.我猜想，数据科学提供了更多围绕普通ML操作的结构，并且更好地优化了训练、部署、并行执行和运行模型推理所需的计算和内存吗？
浏览 0提问于2020-01-29得票数 5
我正在尝试部署azure ml模型，如果工作空间中不存在该模型，并且该模型已在注册的工作空间中可用，则仅当更新可用时才使用最新版本更新模型，但我不知道这在实践中是如何工作的。: 'az ml folder attach -w $(ml_ws) -g $(ml_rg)'
- task: AzureCLI@2: $(ml_path)
浏览 33提问于2021-10-01得票数 1
我想要创建一个完整的端到端的ML系统，在这里我训练了几个模型并部署了最好的模型。如何使用在Azure ML Studio管道中培训的模型并使用Azure DevOps进行部署？目前，我将Azure培训作业生成的元数据作为工件传递给<e
浏览 8提问于2022-11-07得票数 3
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现在，当我试图创建一个作为ML模型(已注册的)的工件时，它并不是自动填充已注册的模型并导致错误。
我正在使用一个免费的试用Azure帐户，并试图为ML实现CI CD。
浏览 21提问于2022-09-18得票数 0
我要做的是自动化模型再培训，在从lambda函数运行培训任务之后，模型工件被保存到一个S3桶中。现在，我要做的是用新训练的模型更新现有的端点。任何文档、教程或代码示例都是有用的。
浏览 4提问于2022-09-27得票数 0
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我使用CI / CD管道和AzureRMTemplate任务部署发布分支中的模板，以发布对production环境的更改。如何利用Azure ML工作区实现CI / CD
浏览 6提问于2022-06-17得票数 0
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我有一个devops项目任务，我需要创建一个maven项目，还需要为它创建CI/CD管道。我在devops方面是一个安静的新手，正在努力理解一些概念。顺便说一下，我有3个主要分支，分别是主分支、测试分支和开发分支，我需要它们分别部署在prod、qa和dev环境中。通过Jenkins，我成功地创建了构建自动化。但是，我无法部署该项目，因为我感到困惑。我还可以使用Jenkins部署我的项目吗？或者我需要像Virtualbox这样的东西来部署？另外，我是否必须使用Docker进行<e
浏览 1提问于2020-06-01得票数 0
1回答
是否所有部署都将仅从主分支进行？(这来自主分支，构建并部署到-> Dev -> Test -> prod -> Prod环境？)我还需要注意这件事吗？
浏览 0提问于2018-06-05得票数 0
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1回答
我刚刚开始弄清楚gitlab CI/CD。我有自己的gitlab实例，还有几个runners，一个共享的，一个特定的项目，都使用docker引擎。我通常使用一个空的git存储库部署到这个服务器上，并且只将构建文件保存在git中。但是我想切换到CI/CD模型，所以我尝试了这个作为我的.gitlab-ci.yml- build stage: build
浏览 27提问于2018-12-15得票数 11
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我正在为我们的模型设置部署管道，我想支持这个场景：
Azure DevOps CI是在代码签入以将az ml model deploy运行到测试环境后触发的。用户决定在那个端点运行良好之后，想要部署到prod。在Azure
浏览 0提问于2019-08-29得票数 1
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在使用.NET CI/CD发布管道时，向Azure WebApp部署DevOps Core3.1API应用程序失败，但在从Visual发布时成功
…创建另一个Web资源junk-devops-cicd ..。
通过ci/cd管道进行部
浏览 3提问于2020-06-14得票数 0
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我需要使用Visual Studio Online持续交付到Azure虚拟机(而不是云服务或网站使用Azure虚拟机可以做到这一点吗？
浏览 1提问于2014-09-15得票数 1
我基本上是在我的服务器上运行一个webservice。当我从我的客户端推到github时，我希望它自动更新我的服务器上的本地回购。
浏览 6提问于2022-11-29得票数 0
现在我们将使用ML studio，我正在努力为我的ML studio实验设置测试和生产环境。附件中的图片显示了我现在的设计。也许ML studio有一些我不知道的特性来管理这个场景。
浏览 9提问于2018-08-21得票数 0
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问外面的CI/CD人的问题。我正在使用VSTS自动化我们的CI/CD故事。在我们的代码回购中，我们使用的是git流，这意味着代码从功能分支转移到我们的开发分支。在我看来，这意味着如果我们想每天从开发分支进行部署，但是从主分支到验收和生产环境的手动定时部署，那么我们需要两个版本定义？
浏览 1提问于2018-04-10得票数 2
1回答
我正在尝试构建一个包含github操作的CI/CD管道，以便构建并部署我的应用程序到heroku。我用跟踪YAML文件。但它显示了github操作中的错误。有人能帮我解决这个问题吗？产卵
bigshop@1.0.0 build /home/runner/work/bigshop cd /bigshop cd前端& npm运行构建前端@0.1.0构建/home/runner/workbigshop@1.0.0
浏览 6提问于2021-12-23得票数 0
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