我在GCP MLE上训练模型方面很成功，但是现在生成新数据时，该模型需要每两周更新一次，而我正在手动执行此操作，有人可以帮助我使此过程自动化。
我当前的体系结构是将数据作为csv文件存储在GCS存储桶中，我手动运行脚本并训练模型，然后将新训练的模型导出为Web服务（通过云端点），以便用户可以查询新数据并进行推断。 ..
我想构建一个系统，在该系统中，我将每2周提供一次新的csv文件，并应自动触发培训工作，并且新模型应替换旧模型进行推断（我需要一切都实现自动化）< / p>
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您可以使用Cloud Composer创建定期运行的管道。
您可以观看this talk，它说明了如何在Cloud ML Engine上的scikit学习模型中执行此操作，但对于TensorFlow来说是相同的。可以找到带有代码的笔记本here。