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ml-pipeline-workflow - 端到端 MLOps 流水线编排指南

提供从数据准备到模型部署的端到端 MLOps 流水线编排与构建指南。

标签

更新于: 2026-09-18
mlops数据流水线工作流编排数据准备模型训练模型部署

能力

设计流水线架构构建数据准备与特征工程编排模型训练任务执行模型验证与评估

典型输入

原始输入数据集训练配置文件流水线目标与约束条件

典型输出

已版本化的数据集与特征训练好的模型产物模型验证与性能报告

该技能可以做什么

  • 设计流水线架构
  • 构建数据准备与特征工程
  • 编排模型训练任务
  • 执行模型验证与评估
  • 自动化模型部署

输入

  • 原始输入数据集
  • 训练配置文件
  • 流水线目标与约束条件
  • DAG 编排模板

输出

  • 已版本化的数据集与特征
  • 训练好的模型产物
  • 模型验证与性能报告
  • 已部署的模型服务接口
  • 流水线运行日志与指标

要求

  • Python 运行环境
  • Airflow 或 Kubeflow 等工作流编排工具
  • MLflow 等实验追踪系统
  • 模型服务部署基础设施

来源

  • 规范: SKILL.md

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