mlops-stacks

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在Databricks上启动新机器学习项目时，团队往往要花数周时间搭建基础环境，而MLOps Stacks把这段过程压缩成一条命令。它生成的项目骨架自带经过单元测试的训练和批量推理模块，资源定义也以代码形式纳入Databricks资产包，基础设施的任何改动都能通过拉取请求审查，而不是在控制台里手动点击。内置的GitHub Actions或Azure DevOps流程会在隔离的暂存工作区运行测试，只有验证过的代码才会进入生产环境——这种纪律通常是团队吃过亏后才补上的。数据科学家可以继续在笔记本里迭代，不必担心日后重构，ML工程师则能在项目成熟时无缝接入CI/CD。如果你已经在用Databricks，又不想从零拼装自己的流水线，这个模板值得直接克隆并改造。