使用ML studio API时，开发CD / CI的最佳实践是什么？

Question

在后端开发过程中，我们有两个环境：测试和生产。 我们先开发代码，然后将代码推送到测试库中。 然后在发布日期，我们将所有产品投入生产。

现在我们将要使用ML studio，我正在努力为ML studio实验设置测试和生产环境。

我使用独立的API创建了两个相同的实验； 生产使用一个实验进行测试，另一个实验进行生产。 在将经过训练的实验从测试转移到生产时，我将在测试环境中进行的所有更改都转移到生产环境中，这是一个非常耗时的过程。

您是否知道更好的解决方案，以便我们可以部署和测试更改，然后将最新更改部署到生产中？ 人们如何在CD / CI流程中使用ML studio？

所附图像显示了我现在拥有的设计。 如果您能帮助我改善这一过程，将不胜感激。 也许ML studio具有一些我不知道的功能来管理这种情况。

Answer 1

在MLStudio中，当您将实验发布为API时，当前的API会替换为当前的API。 您可以做的一种做法就是这样。 维护测试实验。 保持相同的副本并将其推送到生产环境。 在测试实验中完成更改后，请保持该状态不变（然后您可以稍后进行更改），并进行复制（使用“另存为”）-将其作为生产服务发布。

这也有一些缺点。 一旦发布，就必须在生产代码上更新API端点，并且可能必须手动记录要用于生产的版本。 唯一的好处是更新两个实验的时间已经结束。