基于MLOps平台的机器学习模型开发部署方法及装置

本公开公开了基于MLOps平台的机器学习模型开发部署方法及装置，涉及计算机软件技术领域，在MLOps平台的用户界面或API接口创建对机器学习模型进行迭代训练的目标实验任务，并对目标实验任务进行目标参数配置，得到配置后目标实验任务；在Kubernetes集群中基于训练样本数据执行配置后目标实验任务，得到性能最优的机器学习模型并记录在执行配置后目标实验任务过程中机器学习模型生成的模型参数；基于Kubernetes的部署和管理能力将性能最优的机器学习模型部署到生产环境中，并通过API接口使性能最优的机器学习模型提供对外服务；基于持续集成/持续部署管道将Kubernetes集群中最新训练完成的机器学习模型自动化地部署到生产环境，以替换性能最优的机器学习模型，提高了开发部署效率。