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、弹性伸缩及安全防护。为加速模型迭代以适应新数据和业务需求，需实现容器化AI模型的持续集成与持续交付（CI/CD）。CI/CD通过自动化构建、测试和部署流程，提高模型更新速度和质量，降低部署风险，增强团队协作。使用Jenkins和Kubernetes可构建高效CI/CD流水线，自动化模型开发和部署，确保环境一致性并提升整体效率。
jenkins结合gitlab实现CI（持续集成）
通过本文的介绍，我们详细了解了如何结合Jenkins和GitLab实现持续集成。从环境准备、插件配置到Pipeline任务创建和CI流程监控，每一步都提供了详细的操作步骤和示例代码。希望本文能帮助开发者快速搭建起高效的CI系统，提高项目开发效率和代码质量。
GitHub Action + ACK：云原生 DevOps 落地利器
据信通院《中国 DevOps 现状调查报告（2020年）》显示，63% 的企业已经实践落地 DevOps，采用持续交付流水线打通开发、测试、部署和运维多个环节。但是依然有 20% 的企业反馈实践 DevOps 复杂，自建 Jenkins 需要自部署及插件运维，而 SaaS 化 CI/CD 工具又配置繁琐，希望有更轻量便捷的工具加速其转型落地。