编程智能体与代码 · 工具介绍
MLRun
组织生成式 AI 与机器学习应用的开发流程，连接数据、模型管道和在线服务。
MLRun 能做什么
组织生成式 AI 与机器学习应用的开发流程，连接数据、模型管道和在线服务。
- 模型训练与部署
如何使用 MLRun
编排模型开发与交付流程
准备输入
- 数据处理步骤
- 模型任务
- 运行配置
操作步骤
- 把数据处理、训练和交付环节定义为可运行任务，配置资源与输入输出。
- 将任务组织成管道并执行，查看各阶段日志和产物。
- 核对模型评估与交付结果，修正失败环节后重新运行相关任务。
预期交付物
- 模型管道
- 运行记录
检查数据版本、任务依赖和服务输出。
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MLRun
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。
