使用 GitHub Actions 和 Arm64 runners 优化你的 MLOps 管道
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内容提要
机器学习运维（MLOps）是将DevOps原则应用于机器学习领域，通过自动化和流程优化来提高机器学习模型的部署效率和可靠性。GitHub Actions与Arm64 runners的结合可以自动化和简化机器学习工作流程，提高性能并降低成本。
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关键要点
- 机器学习运维（MLOps）是将DevOps原则应用于机器学习领域，确保模型的有效构建、维护和监控。
- 自动化是高效MLOps管道的关键，减少人工干预和错误的可能性。
- GitHub Actions与Arm64 runners结合，能够自动化和简化机器学习工作流程，提高性能并降低成本。
- MLOps通过引入持续集成（CI）和持续部署（CD）来自动化和简化机器学习生命周期。
- Arm64 runners提供成本效益和能源效率，特别适合机器学习任务。
- Actions平台允许用户在GitHub仓库中创建自定义工作流，自动化数据预处理、模型训练和部署等任务。
- 高效的MLOps管道包括项目设置、自动化数据处理、模型训练和验证、持续部署及监控维护。
- 高级配置如并行计算、缓存机制和安全合规性可以进一步优化MLOps管道。
- 采用Actions与Arm64 runners的组织报告了显著的训练时间减少和成本节约。
- MLOps是一个持续改进的过程，需要定期监控、反馈循环和与社区的合作。
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