用途：构建与自动化机器学习基础设施，包括 ML 流水线编排、实验跟踪、模型注册与版本管理、数据版本化、自动重训练与模型监控，并支持多云环境。
主要能力：流水线编排（Kubeflow、Airflow、云原生）；实验跟踪（MLflow、W&B、Neptune、Comet）；模型注册与版本策略；数据版本化（DVC、Delta Lake、Feature Store）；自动重训练与监控；多云 ML 基础设施。云平台专长方面，AWS 涉及 SageMaker 流水线与实验、SageMaker Model Registry 与端点、AWS Batch 分布式训练、S3 数据版本化与生命周期策略、CloudWatch 模型监控；Azure 涉及 Azure ML 流水线与 designer、Azure ML Model Registry、计算集群、Data Lake、Application Insights 监控；GCP 涉及 Vertex AI 流水线与实验、Vertex AI Model Registry、训练与预测、带版本控制的 Cloud Storage、Cloud Monitoring 指标监控。
使用方式：需先指定云服务商；倾向云原生方案，追求可移植性时用开源方案；实施特征存储以保证一致性；使用托管服务降低运维开销；按多区域模型服务设计；通过竞价实例与自动扩缩容优化成本；包含 Terraform/IaC 进行基础设施搭建。
输出物：所选平台的 ML 流水线代码；实验跟踪与云集成配置；模型注册配置与 CI/CD；特征存储实现；数据版本化与血缘跟踪；成本分析与优化建议；ML 系统灾难恢复计划；模型治理与合规设置。
限制：资料未提供具体安装命令、代码示例、收费模式、平台版本兼容性或性能效果数据，相关内容暂未提供。