#142 · 主分类: MLOps与评测

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♾️ CML - 持续机器学习 | 机器学习的CI/CD

项目最后更新:06/02/25

GitHub Stars

4.2K

Forks数量

344

贡献者数量

37

许可证

Apache-2.0

收录理由

CML 是一个命令行工具,专门把模型训练和评估流程接进你已经在用的 CI 系统里——无论是 GitHub Actions、GitLab CI 还是 Bitbucket Pipelines 都能用。每次提交拉取请求,它就会自动训练模型、对照分支检查结果,然后把包含指标和图表的 Markdown 报告直接发到代码评审的地方,让团队成员在合并之前就能看到具体数字。它还处理了不少 MLOps 里容易后知后觉的麻烦事,比如在 AWS、Azure 或 GCP 上临时拉起云 runner 应对重型任务,用 DVC 跟主分支的结果做对比,甚至还能直接从 CI 里给出 TensorBoard 链接。想要可复现的实验追踪,又不想额外搭一套独立的 ML 平台,这算是一条阻力很小的路。

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