Tag: mlops-ci-cd-for-ai
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【AI 核心深度 M8-051】解释 ML 的 CI/CD 与传统软件 CI/CD 的差异（Explain the Architectural and Operational Distinctions Between ML CI/CD and Traditional Software CI/CD）深度数理推导与工程落地解析
ML 除代码外还要版本化数据与模型、验证数据与模型（而非仅单元测试）、用离线/在线指标做门禁、并支持回滚模型版本而非仅回滚代码。
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【AI 核心深度 M8-052】解释模型上线的质量门（quality gate）设计（Explain Quality Gate Design, Statistical Significance, and Subgroup Sliced Evaluations for Model Deployment）深度数理推导与工程落地解析
上线前设自动门禁：整体离线指标不低于基线、关键切片不退化、校准与鲁棒性达标、延迟与成本满足 SLO、公平性与安全通过，任一失败则阻断或需人工放行。
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【AI 核心深度 M8-053】解释持续训练（CT）的触发条件与治理要点（Explain Continuous Training (CT): Trigger Modalities, Pipeline Governance, and Automated Guardrails）深度数理推导与工程落地解析
触发可为定时、数据量累积、漂移超阈或线上指标下降；治理核心是自动评估+质量门+灰度+自动回滚，避免自动上线劣化模型。
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【AI 核心深度 M8-054】解释 ML 环境中环境与依赖的可复现性要求（Explain Environment Reproducibility, Deterministic Execution, and Dependency Sealing in ML）深度数理推导与工程落地解析
用容器镜像 + 精确锁定依赖 + 固定随机种子 + 数据版本 + 硬件与驱动描述，保证同一输入在任意时间地点产生同一输出。
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【AI 核心深度 M8-055】解释 ML 系统技术债的来源与偿还方式（Explain Technical Debt in Machine Learning Systems: CACE Principle, Pipeline Jungles, and Repayment Strategies）深度数理推导与工程落地解析
核心来源是数据依赖纠缠（CACE）、配置债、管道丛林、未版本化数据、反馈环与遗留特征；偿还靠测试、监控、文档、重构与自动化。