使用GCP上的管道自动化AI平台模型部署

Question

我有一些在GCP下以AI平台运行的模型，可以毫无问题地提供预测。 现在，我正在尝试使用kubernets管道自动化此部署过程，以便定期更新模型版本。我试图使用可用的示例创建一些管道，但是其中没有一个适用于AI平台。 该模型的训练已由AI平台Jobs处理，参数如下：

• Python：3.7
• 框架：Tensorflow
• 框架版本：2.1
• ML运行时版本：2.1

受过训练的模型将被仿冒地创建并保存在存储桶中。
如何使用管道自动执行此部署过程。 如果还有另一种自动化方法，我也想尝试一下。