第21集：MLOps 落地实战！AIOps 模型的 CI/CD/CT 流水线

第21集：MLOps 落地实战！AIOps 模型的 CI/CD/CT 流水线

本集解锁内容：搭建完整的 MLOps 流水线——自动数据验证、模型训练、评估、注册、部署、持续训练（CT）。学完本集，你能在面试中画出标准的 MLOps 架构图，讲清 CI/CD/CT 三者的区别与联系，并回答“你们如何管理模型全生命周期”这个高级问题。

😫 用户痛点引入：模型从“手工作坊”到“流水线生产”有多远

兄弟们，前两集我们搞定了模型监控、A/B 测试、自动重训练，甚至用 LoRA 把模型微调得服服帖帖。面试官听到这里已经对你刮目相看，但他最后抛出一个综合考验：

“你们模型开发、测试、上线、监控、更新，整个流程是自动化的吗？还是每一步都要人手动操作？如果一个人请假，这套流程还能转吗？”

如果你说“开发者本地训好，手动上传文件，然后改配置重启服务”，那面试官会判断你还停留在“手工作坊”阶段。