编程智能体与代码 · 工具介绍
MLEM
把机器学习模型打包为标准部署产物，生成依赖与输入元数据，并提供接口服务或批处理。
MLEM 能做什么
把机器学习模型打包为标准部署产物，生成依赖与输入元数据，并提供接口服务或批处理。
- 模型训练与部署
如何使用 MLEM
打包并部署已有模型
准备输入
- 训练好的模型
- 输入格式
- 部署目标
操作步骤
- 选定已有模型及代表性输入，将模型保存为带依赖和输入信息的 MLEM 产物。
- 根据目标运行环境配置服务或部署方式。
- 用相同测试输入调用部署后的模型，对照原始模型结果检查一致性。
预期交付物
- 模型包或镜像
- 部署元数据
核对依赖、输入契约和部署后预测结果。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从编程智能体与代码角度评估MLEM
把编程智能体与代码需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
能否读懂上下文
确认工具能够读取所需目录，且不会引入不必要的资料。
改动是否可审查
优先能展示差异、保留原文件和逐步验证的工作方式。
测试能否说明问题
测试应覆盖用户可见行为，不只证明代码能运行。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
