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在 Azure Databricks 上快速搭建不依赖 MLflow Project 的 MLOps 流程

这是一个面向 Azure Databricks 平台的 MLOps 示例项目，专注于 Python 源码的机器学习生命周期管理，且不依赖 MLflow Project 规范。它解决了在 Databricks 环境中如何将 MLflow 与生产级代码结构结合的问题，提供了一套从开发到部署的参考实现。核心能力包括：使用 MLflow 进行实验跟踪、模型注册和版本管理，同时通过可复制的代码结构（如配置、数据、模型、部署等模块）实现项目工程化。项目以 Jupyter Notebook 和 Python 脚本形式呈现，适合作为团队在 Azure Databricks 上落地 MLOps 的起点，帮助用户理解如何在不使用 MLflow Project 的情况下，仍能保持代码的可维护性和可重现性。