核心思路
我們將利用：
• GitLab：作為代碼倉庫、CI/CD 流水線的編排者和觸發器。它負責監控代碼變更、運行自動化測試、構建鏡像並與 Kubeflow 交互。
• Kubeflow：作為運行在 Kubernetes 上的機器學習專用平台。它負責執行復雜的模型訓練（通過 Pipelines）和模型部署（通過 Serving）任務。
整個 MLOps 流程將如下運作：
1. 開發者提交代碼：數據科學家或工程師將模型代碼、訓練腳本等提交到 GitLab 倉庫。
2. GitLab CI/CD 觸發：GitLab 檢測到代碼變更，自動觸發預定義的 CI/CD 流水線（.gitlab-ci.yml）。
3. 流水線執行：
◦ 構建階段：在 GitLab Runner 中，代碼被拉取，依賴被安裝，然後訓練代碼和模型服務代碼被分別打包成 Docker 鏡像。
◦ 推送階段：構建好的 Docker 鏡像被推送到一個容器鏡像倉庫（如 GitLab Container Registry、Docker Hub 或 Harbor）。
◦ 觸發訓練階段：GitLab CI/CD 調用 Kubeflow Pipelines 的 API，提交一個訓練任務。這個任務會在 Kubernetes 集羣中啓動一個或多個 Pod 來執行訓練。
◦ 模型註冊：訓練完成後，模型工件（Model Artifact）被保存到模型倉庫（如 MinIO、GCS 或 S3），並在 Kubeflow Model Registry 中註冊版本。
◦ 部署階段：GitLab CI/CD 再次調用 Kubeflow Serving 的 API，使用新訓練好的模型版本來更新或創建一個在線推理服務。
4. 監控與迭代：部署後，通過 Prometheus、Grafana 等工具監控模型性能和服務健康狀況。當需要迭代時，只需重複上述流程。

第一步：環境準備
1. 一個 Kubernetes 集羣：這是 Kubeflow 的運行基礎。你可以使用 EKS (AWS)、GKE (GCP)、AKS (Azure) 或自建的 K8s 集羣。
2. 安裝 Kubeflow：
◦ 參考 Kubeflow 官方文檔 進行安裝。對於初學者，推薦使用 kfctl 工具或更簡化的 distributions 如 Kubeflow on AWS 或 Google Cloud AI Platform Pipelines。
◦ 確保安裝了 Kubeflow Pipelines、Kubeflow Serving (KFServing/KServe) 和 Model Registry 這幾個核心組件。
3. 一個 GitLab 賬號和項目：創建一個新的 GitLab 項目來存放你的 ML 代碼和 CI/CD 配置。
4. 配置 GitLab Runner：
◦ 你需要一個 GitLab Runner 來執行 CI/CD 任務。Runner 可以是一個獨立的 VM，也可以部署在你的 K8s 集羣中（推薦，因為可以共享集羣資源）。
◦ 安裝並註冊 Runner，確保它有足夠的權限（例如，能夠執行 docker 命令來構建鏡像）。
5. 配置訪問憑證：
◦ Kubernetes 訪問：為了讓 GitLab CI/CD 能夠調用 Kubeflow 的 API，你需要在 GitLab 項目的 Settings > CI/CD > Variables 中存儲一個具有相應權限的 Kubernetes kubeconfig 文件（可以 base64 編碼後存儲）。
◦ 鏡像倉庫訪問：存儲一個能訪問容器鏡像倉庫的 DOCKER_AUTH_CONFIG 變量。
◦ 模型倉庫訪問：如果使用 MinIO 等，存儲 AWS_ACCESS_KEY_ID 和 AWS_SECRET_ACCESS_KEY 等變量。

第二步：編寫你的機器學習代碼
在你的 GitLab 項目中，創建典型的目錄結構：
/
├── .gitlab-ci.yml # GitLab CI/CD 配置文件
├── Dockerfile.train # 用於訓練任務的 Dockerfile
├── Dockerfile.serve # 用於模型服務的 Dockerfile
├── pipeline/
│ └── train_pipeline.py # Kubeflow Pipeline 定義
├── src/
│ ├── train.py # 核心訓練邏輯
│ └── model.py # 模型定義和服務代碼
└── requirements.txt # Python 依賴
關鍵文件示例：
Dockerfile.train:
Dockerfile.serve (使用 KServe 的 ModelServer 作為基礎):
注意：這裏的 --from=train-stage 是一個多階段構建的示例，在實際 CI/CD 中，模型文件通常是從模型倉庫下載的。
第三步：編寫 .gitlab-ci.yml
這是實現自動化的核心。它定義了流水線的各個階段和任務。
總結與進階
通過以上步驟，你就搭建起了一個基本的 GitLab + Kubeflow MLOps 流水線。
進階方向：
1. 模型版本管理：在 train 階段後，增加一個步驟將模型版本信息註冊到 Kubeflow Model Registry 或 MLflow。
2. 模型評估與驗證：在 Pipeline 中加入模型評估步驟，如果指標不達標，則自動終止後續的部署流程。
3. 藍綠部署 / 金絲雀發佈：在 deploy 階段，利用 K8s 的特性實現更安全的部署策略。
4. 監控集成：將 Prometheus 指標集成到 GitLab CI/CD 中，或在模型部署後自動配置 Grafana 面板。
5. 元數據管理：集成 MLflow 或 Kubeflow Metadata 來追蹤每一次實驗的輸入、參數、指標和輸出。
6. Secret 管理：在生產環境中，避免在 .gitlab-ci.yml 或 GitLab Variables 中明文存儲敏感信息，應使用 K8s Secrets 或外部 Vault 服務。
這套組合非常強大，但也有一定的學習曲線。建議從一個簡單的項目開始，逐步引入更多組件和自動化步驟。