Execution Context
该功能利用基于Git的自动化原则，实现端到端的机器学习操作流程。它使DevOps工程师能够通过版本控制系统管理模型训练、验证和部署流程。通过将基础设施和数据管道视为代码，它确保了可重复性、可审计性，并与现有的CI/CD框架实现无缝集成。该系统支持对计算资源和存储后端进行声明式配置，允许团队动态地扩展机器学习工作负载，同时严格控制模型文件和训练配置。
该系统初始化一个 Git 仓库结构，其中包含机器学习流水线、基础设施即代码定义以及模型注册元数据。
它会触发自动化工作流程，在为训练任务分配计算资源之前，根据预定义的模式验证代码变更。
功能完成后，将执行训练后验证检查，并将已批准的模型推送到安全存储位置，并提供完整的溯源跟踪。
Operating Checklist
初始化 Git 仓库，包含机器学习流程定义和基础设施模板。
在触发计算资源配置之前，请验证代码变更是否符合 schema 约束。
执行具有隔离环境的训练任务，并监控收敛指标。
将经过验证的模型注册到注册中心，并使用不可变的版本标签进行标识。
Integration Surfaces
仓库接口
用户通过提交拉取请求（Pull Requests）来更新机器学习流程，这会触发自动化的审查机制，用于审核基础设施变更。
管道编排器
该系统在 Git 工作流程中执行一系列顺序流程，包括依赖关系解析、资源分配和执行监控。
模型注册表
最终产物会通过版本标签和元数据进行注册，并通过 Git 历史记录提供访问，以便进行审计和回滚操作。
