容器化AI模型的持续集成与持续交付(CI/CD):自动化模型更新与部署
在前几篇文章中,我们探讨了容器化AI模型的部署、监控、弹性伸缩以及安全防护。然而,AI模型的开发和部署是一个持续迭代的过程,需要不断更新模型以适应新的数据和业务需求。为了加速这一过程,我们需要实现容器化AI模型的持续集成与持续交付(CI/CD),以自动化模型的更新和部署。 一、什么是CI/CD&#x...
“敏捷之道:揭秘WPF项目中的快速迭代与持续交付——从需求管理到自动化测试,打造高效开发流程的全方位指南”
敏捷开发是一种注重快速迭代和持续交付的工作方式,旨在通过短周期的开发周期来提高软件产品质量并快速响应变化。在Windows Presentation Foundation(WPF)项目中应用敏捷开发原则,可以帮助团队更高效地完成任务,同时保持代码的可维护性和可扩展性。本文将以问题解答的形式,探讨如何在WPF项目中...
jenkins自动化部署--持续交付jenkins自动化部署--持续交付
Jenkins自动化部署——持续交付 感谢之前带领过我的leader,让我能够知道什么是好的开发方法。 在很早之前就接触过敏捷开发。什么是敏捷开发,简单来说就是让软件可靠地,快速地发布出来的一种开发方法和技巧。 而敏捷开发中有许多的实践,可能并不是每一种实践都适合于你的团队,但是总有一种能帮助你们的团队快速地将软件可靠地,高可用地发布出来。 如果在读这篇文章之前,...

云原生应用的持续交付与自动化测试策略
随着云计算技术的日益成熟,云原生应用逐渐成为企业数字化转型的重要支柱。在这种背景下,传统的软件开发和运维模式已无法满足市场对于速度和灵活性的要求。因此,持续交付(Continuous Delivery, CD)作为一种软件工程实践方法,它允许软件团队在短周期内可靠地发布软件产品,成为云原生时代下的重...
谷歌大佬谈 MLOps :机器学习中的持续交付和自动化流水线(下)
特征平台(Feature store)等级 1 机器学习流水线自动化的一个可选附加组件是特征平台。特征平台是一个集中式存储区,您可以在其中对特征的定义、存储和访问进行标准化处理,以方便训练和提供服务。特征平台需要为特征值提供高吞吐量批量服务和低延时实时服务的 API,以及支持训练和服务工作负载。特征平台可帮助数据科学家执行以下操作:发现并重复使用可用于实体的特征集,而不是重新创建相同或类似的特征....

谷歌大佬谈 MLOps :机器学习中的持续交付和自动化流水线(上)
背景数据科学和机器学习正逐渐成为解决复杂现实问题以及在所有领域创造价值的核心功能。现在,有效运用机器学习技术的各种要素都已具备:大型数据集经济实惠的计算资源(按需)适用于各种云平台的机器学习专用加速器不同机器学习研究领域(例如:计算机视觉、NLU 和 推荐系统)的快速发展。因此,许多企业正在投资打造数据科学团队和机器学习功能,以开发出能够为用户带来商业价值的预测模型。MLOps 简述MLOps ....

【8月16日直播】持续交付和质量红线牵手,RDC自动化测试和持续集成服务上线
面对繁杂机械重复的测试工作,面对测试精度、难度极高的大数据量校验、单元测试、统计测试覆盖率等工作,面对多线程的并发测试,如何使用软件或工具,帮助减少重复机械工作,将繁杂工作流程化、自动化,提高测试的准确性和测试人员的积极性。 立即报名观看8月16日20:00直播内容 阿里巴巴研发协同平台资深开发工程师迪龙分享如何帮助企业把控质量红线? RDC提供了完备的Pipeline, 在整个研发过程开...

持续交付流水线的敏捷利器:环境配置管理与应用部署自动化
作者介绍 陈能技,DBAplus社群原创专家,新炬网络首席DevOps专家。14年开发测试与质量架构经验,擅长DevOps及APM、Docker、持续集成、持续交付在企业中的落地实施。著有《软件性能测试诊断分析与优化》、《软件自动化测试成功之道》、《深入浅出性能测试与LoadRunner实战》等书。 业界关于持续交付有如下图所示的5级能力成熟度模型: 今天我们就来聊聊持续交付流水线中...

直播|阿里巴巴持续集成持续交付之分层自动化
很多人对阿里测试工作很好奇,尤其是对自动化测试工作充满疑问。比如为什么做自动化?为什么做了自动化没有效果,性价比很低?阿里巴巴旗下一站式研发提效平台——云效,一半的需求不需要人工测试,研发测试比可以达到8:1,甚至更高,这是怎么做到的?面对这些问题,云效将于11月24日(本周四)16:00邀请阿里巴巴B2B事业群高级产品经理金桐,为大家带来《阿里巴巴持续集成持续交付之分层自动化》在线直播分享,为....

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