ml-deployment-helper - 机器学习模型生产部署
为机器学习模型生成部署产物，包括API、容器化、监控和A/B测试基础设施
标签
更新于: 2026-05-11能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 容器化模型
- 创建API端点
- 设置监控
- 配置A/B测试
- 注册模型版本
- 负载测试
- 部署到生产环境
- 回滚模型版本
输入
- 模型路径
- 增量版本
- 框架名称
- Python版本
- API地址
- 流量分流比例
- 输入数据路径
- 输出数据路径
输出
- Dockerfile
- API代码
- 监控配置
- A/B测试框架
- 部署产物
- REST API端点
- 批处理预测任务
- 实时流预测
- 监控仪表盘
- 部署增量目录
要求
- Python环境
- Docker
- Prometheus
- Grafana
- Kubernetes
- Airflow
- Kafka