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以下是 CI/CD 相关的文章

2025-12-16
使用 Amazon Bedrock 运营生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 - 第 1 部分：GenAIOps 本文是关于Amazon Bedrock的GenAIOps系列的第一部分，重点介绍如何将DevOps原则应用于生成式AI工作负载，以实现规模化、安全和治理。了解如何从探索阶段过渡到生产阶段，并利用Bedrock的功能来管理数据、评估性能和将AI测试集成到CI/CD管道中。
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2025-12-11
使用 Amazon Nova Act 无头模式实现自动化冒烟测试本文详细介绍了如何利用 Amazon Nova Act 的无头模式，在 CI/CD 管道中实现高效的自动化冒烟测试。通过使用自然语言驱动的 UI 交互，取代易碎的选择器，我们构建了涵盖完整电商用户旅程（从登录到结账）的测试用例。此外，我们还集成了 GitLab CI/CD，并引入了多线程并行执行机制，极大地缩短了测试时间，确保了代码变更的快速、可靠验证，从而提升了持续部署的信心。
- 2025-12-11
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2025-12-06
Pixi：更智能地管理 Python 环境 Pixi 是一款旨在简化、标准化和提高 Python 环境可移植性的现代工具，它能有效解决开发过程中遇到的环境复制和可移植性难题。对于机器学习团队和数据管道开发人员而言，Pixi 提供了隔离的、基于项目的环境管理方案，确保跨团队和跨服务器的依赖同步。通过简单的配置（pixi.toml）和命令行操作，用户可以快速安装、激活和分享一致的 Python 依赖环境，极大地提升了 CI/CD 流程的效率并加快了新成员的入职速度，是现代 Python 开发的必备工具。
- 2025-12-06
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2025-12-05
机器学习工程师 Docker 完整指南
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分析中的数据可观测性：工具、技术与重要性
- 2025-11-05
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2025-10-25
保证节省时间的5种AI辅助编程技术
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使用新的Python API客户端访问数据共享中心
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2025-10-21
构建人工智能基础设施的5个Docker容器
- 2025-10-21
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