基于 EKS 的 MLOps 流水线构建

📅 创建日期：2026-02-13 | 修改日期：2026-04-06 | ⏱️ 阅读时间：约 12 分钟

概述

MLOps 是自动化和标准化机器学习模型开发、部署、运营的实践方法论。本文档介绍在 Amazon EKS 环境中利用 Kubeflow Pipelines、MLflow、vLLM 模型服务、ArgoCD GitOps 部署构建从数据准备到模型服务的端到端 ML 生命周期。

主要目标

• 完全自动化：构建从数据收集到模型部署的自动化流水线
• 实验追踪：通过 MLflow 进行系统化实验管理和模型版本管理
• 可扩展服务：基于 vLLM 的高性能模型服务 + ArgoCD GitOps 部署
• GPU 优化：利用 Karpenter 的动态 GPU 资源管理

🔧 管道核心组件

构成 MLOps 平台的 5 项核心技术

Kubeflow Pipelines

角色

ML 工作流编排

技术栈

Argo Workflows, Tekton

MLflow

角色

实验跟踪，模型注册表

技术栈

MLflow Tracking Server, S3 Backend

vLLM + ArgoCD

角色

模型服务与 GitOps 部署

技术栈

vLLM, ArgoCD, GitOps

Karpenter

角色

动态 GPU 节点配置

技术栈

AWS EC2, Spot Instances

Argo Workflows

角色

CI/CD for ML

技术栈

GitOps, Automated Deployment

本文档的详细内容（Kubeflow 安装、MLflow 配置、Argo Workflows、GitOps 配置等）由于篇幅原因请参阅韩文原文。