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Nov 20 2025

yzy121403725 - gitlab+kubeflow+minio/oss對象存儲搭建MLOps

核心思路 我們將利用： • GitLab：作為代碼倉庫、CI/CD 流水線的編排者和觸發器。它負責監控代碼變更、運行自動化測試、構建鏡像並與 Kubeflow 交互。 • Kubeflow：作為運行在 Kubernetes 上的機器學習專用平台。它負責執行復雜的模型訓練（通過 Pipelines）和模型部署（通過 Serving）任務。 整個 MLOps

gitlab+kubeflow , MLOps , aigc , llama

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Nov 20 2025

yzy121403725 - MLOps

1. 定義與本質 MLOps 是一套將機器學習模型從開發（實驗）落地到生產環境，並實現全生命週期自動化、可觀測、可追溯的工程實踐體系。 核心目標：解決 “模型訓練出來能用，但上線難、維護難、迭代慢” 的痛點（比如傳統 ML 流程中，數據科學家訓練的模型，運維人員難以部署，且上線後數據漂移、模型性能下降無法及時感知）。 與傳統運維的區別：傳統運維聚焦

數據 , MLOps , aigc , llama , ML

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