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内容提要
本文介绍了使用GitLab Model Registry和MLflow设置MLOps流水线，以管理机器学习模型的生命周期。通过MLOps，组织可以简化部署过程，缩短上市时间，并提高机器学习应用的可靠性和性能。
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关键要点
- 本文介绍了使用GitLab Model Registry和MLflow设置MLOps流水线，以管理机器学习模型的生命周期。
- MLOps是管理和自动化机器学习模型生命周期的关键实践，涉及开发、部署和维护。
- MLOps确保模型的可重现性、可扩展性和可维护性，促进数据科学家、机器学习工程师和运营团队之间的协作。
- MLOps应对机器学习项目的独特挑战，如处理大数据集和根据新数据持续更新模型。
- GitLab提供集成平台，结合源代码管理、CI/CD管道和协作工具，适合管理机器学习项目。
- GitLab的CI/CD管道自动化机器学习模型的测试和部署，确保一致性和可靠性。
- 使用MLflow记录模型的参数、指标和工件，并创建必要的管道以训练实验。
- CI/CD组件提供结构化环境，支持机器学习工作流的管理和标准化脚本的重用。
- 在项目中，注册模型时同时注册pkl文件作为工件，并创建Docker镜像进行部署。
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