MLOps 流水线：模型训练、评估与发布的 CI/CD 实践

Wed, 30 Sep 2026 10:00:00 +0800

模型不是"写出来的代码"，而是"数据喂出来的产物"——这是 MLOps 与传统 CI/CD 最大的分水岭。传统 CI/CD 保证"代码正确"，MLOps 还要保证"数据新鲜、特征一致、模型没跑偏、线上达标"。本文按一条可落地的流水线展开：数据准备 → 训练 → 评估门禁 → 模型注册 → 金丝雀/A-B 发布 → 监控回滚，并给出 Kubeflow、Airflow、MLflow、DVC 的真实配置与坑。

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MLOps 流水线：模型训练、评估与发布的 CI/CD 实践