用于生产 MLOps 的Python简易框架
从0-1的 MLOps 项目，适应于中小型企业的 MLOps 实践参考。
安装invoke:
pip install invoke
然后运行:
invoke buildAndServe
mlopskit使用mlflow进行模型实验的跟踪、模型注册等功能，并提供了一种直接且一致的方式来将预测代码封装在一个Model类中：
致力于MLOps生产可用的Python简易框架
用于生产 MLOps 的Python简易框架
从0-1的 MLOps 项目，适应于中小型企业的 MLOps 实践参考。
安装invoke:
pip install invoke
然后运行:
invoke buildAndServe
mlopskit使用mlflow进行模型实验的跟踪、模型注册等功能，并提供了一种直接且一致的方式来将预测代码封装在一个Model类中：
致力于MLOps生产可用的Python简易框架
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