Для построения DevOps/CI/CD пайплайна я обычно использую инструменты, такие как GitLab CI, Jenkins или GitHub Actions. Основные этапы включают:

Сборка — компиляция и сборка артефактов (например, бинарников Go).
Тестирование — запуск юнит и интеграционных тестов.
Анализ качества кода — статический анализ, линтеры.
Деплой — автоматический релиз на тестовые или продакшен окружения.

Для регистрации новых моделей в каталоге (например, моделей машинного обучения) я использовал специализированные сервисы или базы данных, где каждая модель описывается метаданными: версия, дата, параметры, метрики качества. Часто применялся MLflow или собственный каталог с REST API для регистрации и поиска моделей.

Пример упрощённого шага регистрации модели в пайплайне на Go:

func RegisterModel(modelName, version string, metrics map[string]float64) error {
    // Отправляем POST запрос в сервис каталога моделей
    payload := map[string]interface{}{
        "name": modelName,
        "version": version,
        "metrics": metrics,
    }
    // ... код отправки HTTP запроса
    return nil
}

Таким образом, пайплайн обеспечивает автоматизацию от кода до деплоя и регистрации моделей в едином процессе.

Как вы строили DevOps/CI/CD пайплайн? Как регистрировали новые модели в каталоге?