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我有一些模型在 GCP 下的 AI 平台上运行，它们可以毫无问题地提供预测。现在我正在尝试使用 kubernets 管道自动化这个部署过程，以便定期更新模型版本。我尝试使用可用的示例创建一些管道，但这些都不是用于 AI 平台的。模型的训练由 AI-Platform Jobs 处理，参数如下：

  • 蟒蛇：3.7
  • 框架：张量流
  • 框架版本：2.1
  • 机器学习运行时版本：2.1

训练模型被模仿创建并保存在存储桶中。
如何使用管道自动执行此部署过程。如果这种自动化有另一种替代方法，我也想尝试一下。

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