一、为什么 MLOps 选型最容易踩坑? 每次有人在社区问「MLflow、ClearML、W&B 到底选哪个」,底下总能吵起来。吵了几年,结论还是没共识——因为问题本身就问错了。 MLOps 根本不是一个品类,而是好几件正交的事堆在一起。 你想追踪实验指标?那是「实验跟踪层」。你想把数据处理→训练→
如果 GitHub Actions 是代码世界的"自动化流水线",那 HF Jobs 就是 AI 工程师的"GPU 跑腿工"。 写在前面 做过 AI 项目的同学都知道一个痛点:训练和推理需要 GPU,但 GPU 不便宜,环境也不好配。 GitHub Actions 可以帮我们自动化 CI/CD 流程