8.3.3 版本控制中的模型与资源管理

文档摘要

8.3.3 版本控制中的模型与资源管理在机器学习工程化落地的深水区，我们常陷入一种看似矛盾的困境：模型迭代速度越来越快，但生产环境中的模型却像被钉在时间琥珀里的标本——更新一次要走审批、重训、验证、灰度、回滚五道关卡；数据科学家在 Jupyter 里跑通了 $ \text{val\loss} \downarrow 0.02 $，而 MLOps 工程师盯着 CI/CD 流水线里那个卡在的红色失败节点，眉头拧成了川字。这背后，是版本控制体系在 ML 场景下的结构性失配。Git 原生设计为文本优先、行级差异、轻量分支——它擅长管理文件里一行的修改，却对一个 2.7 GB 的文件束手无策；