【初阶·云原生】GitOps 驱动的 AI 模型交付与回滚深度解析：从声明式工作负载到 Git 即真相的不可变基础设施
专栏：《AI 工程与安全深度实战》· 第8轮·第1篇
- 核心痛点：AI 模型从训练完成到生产上线，长期依赖手工 kubectl apply、散落的脚本与"谁改了集群没人知道"的黑箱状态，导致配置漂移、版本错配、回滚靠记忆，模型交付既不可复现也不可审计
- 适配人群：刚接触 Kubernetes 的算法/平台工程师、想把 ML 模型当"代码"一样管理的 MLOps 初学者、希望从命令式运维转向声明式 GitOps 的云原生新人
- 收获能力：理解 OpenGitOps 四原则与 Pull 模型本质，掌握 Argo CD / Flux 双引擎的协调架构，能用 KServe InferenceService + MLflow Model Registry + Git 构建可审计、可回滚、可复现的模型交付流水线，并避开模型工件体积、语义门禁、多环境晋升等 AI 特有陷阱
技术背景与演进逻辑
- 背景线索一：命令式交付的原始痛点
- 传统做法是"CI 构建镜像 -> CI 持有 kubeconfig -> kubectl apply 推送到集群"的 Push 模型
- 推演
