详解MLOps，从Jupyter开发到生产部署

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介绍如何将Jupyter Notebook中的机器学习项目自动化地部署到生产环境。 长按关注《AI科技论谈》 Jupyter notebook 是机器学习的便捷工具，但在应用部署方面存在局限。为了提升其可扩展性和稳定性，需结合DevOps和MLOps技术。通过自动化的持续集成和持续交付流程，可将AI应用高效部署至HuggingFace平台。 本文介绍MLOps的全面实践，讲解如何将Jupyter Notebook中的机器学习模型通过自动化流程成功部署到生产环境。 1 代码迁移与自动化 在实现机器学习模型从 Jupyter Notebook 到生产环境的迁移过程中，关键在于如何将实验阶段的代码转换为可在集成开发环境（IDE）中运行的格式。 以下示例展示了一个用于图像识别的卷积神经网络（CNN）模型的迁移过程，该模型专门用于区分猫和狗的图片。 数据集地址，https://www.kaggle.com/datasets/tomasfern/oxford-iit-pets。 # src/train.py from ………………………………