MLOpsPython

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如果团队需要搭建可重复的机器学习交付流程，这个仓库提供的是能直接落地的参考实现，而不是又一张抽象的架构图。它把完整的ML项目模板通过Azure DevOps和Azure Machine Learning串联起来，持续集成、持续交付、定时模型重训都写成了可执行的代码和管道定义。项目详细演示了生产中容易踩坑的环节：训练前做数据健康检查和单元测试、在不同计算目标上训练、注册和版本化管理模型、评估候选模型后再做选择，以及经过QA和生产分阶段部署实时Web服务。虽然示例基于scikit-learn的糖尿病数据集，但脚手架与模型逻辑分离，同一套结构可以适配其他场景，也能换到Jenkins或Travis等构建系统。想在Azure上了解成熟的ML CI/CD流程长什么样，这里是个不错的起点。