用途：帮助将机器学习模型部署到生产环境，建立流水线并维护相关基础设施，涵盖容器化、编排、持续集成与交付、监控和云端托管。
主要能力：提供 Docker 化模型服务的示例（基于 python:3.10-slim、uvicorn 暴露 8000 端口并配置健康检查）；FastAPI 模型服务（/predict 与 /health）；Kubernetes Deployment 与 Service 配置（副本数、资源请求与限制、存活探针）；GitHub Actions CI/CD 流水线（测试、训练、评估、构建并推送镜像、用 kubectl set image 更新部署）；Prometheus 监控（预测计数与延迟直方图，start_http_server(9090)）；Evidently 数据漂移检测并触发重训练；MLflow 模型注册与阶段提升；基于用户 ID 哈希的 A/B 测试；AWS SageMaker 与 Google Cloud Vertex AI 部署示例。
使用方式：按资料示例准备 requirements.txt、model.pkl、app.py 等文件，构建并运行容器，应用 Kubernetes 清单，配置 CI/CD 密钥（如 REGISTRY）后由流水线执行测试、训练、构建与部署；通过 Prometheus 指标、Evidently 报告和 MLflow 跟踪接口进行监控与版本管理。
适用场景：需要将模型服务化、持续交付、监控漂移、进行灰度发布或使用云托管推理服务的团队。
限制：资料未提供安装命令、具体依赖版本、收费与价格、性能指标或平台兼容性细节，实际使用时需自行确认环境与配置。