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从Github到Algorithmia的自动化模型和算法部署 该示例存储库通过我们的使用自动化工作流，以连续部署XGBoost模型及其推理脚本，该模型作为运行。 它基于我们的，该包含此集成的必要组件作为入门套件。 在Algorithmia上创建算法作为ML模型的可扩展推断端点之后，如果满足以下条件，则可以将此自动化部署工作流合并到自己的ML存储库中： 您的算法的存储库宿主是Algorithmia。 在 查看 而你要么 使用Jupyter笔记本训练和评估您的ML模型 将已保存的模型文件检入到存储库中 在您的ML存储库中拥有您的推理（算法）脚本和依赖项 每当您将Git推送到main分支时，此工作流程可帮助您将模型部署到Algorithmia并更新推理API以使用新模型。 当然，您可以根据组织的部署工作流程配置自己的触发事件。 根据您的模型开发偏好： 如果要在Jupyter笔记本上开发M