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流水线在持续产生的数据中持续迭代训练，确保这条流水线生产出来的模型的AI应用始终维持在一个较好的状态。 图1 MLOps MLOps的整条链路需要有一个工具去承载，MLOps打通了算法开发到交付运维的全流程。和以往的开发交付不同，以往的开发与交付过程是分离的，算法工程师开发完的模
model.output} ) # 定义保存路径 builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('./mnist_keras/') builder.add_meta_graph_and_variables( sess
如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域，则上传镜像走公网链路，机器需要绑定弹性公网IP。 使用客户端上传镜像，镜像的每个layer大小不能大于10G。
ecutions/fa412c98-6d94-42a2-891a-99cd1da93916 { "labels" : [ "labelb" ] } 响应示例 状态码： 200 OK { "created_at" : "2022-06-16T23:12:48.458022+08:00"
与容器引擎交互，以管理镜像和容器。 您可以在创建时资源池时选择容器引擎，也可在资源池创建完成后，在扩缩容界面修改。其中Containerd调用链更短，组件更少，更稳定，占用节点资源更少，Containerd和Docker差异对比请见容器引擎。 若CCE集群版本低于1.23，仅支持选择
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