主要观点：在以数据为中心的组织中，创建可重现、可扩展且可追溯的端到端机器学习（ML）管道是重要组成部分，Databricks 中的 Delta Lake、Auto Loader 和 MLflow 集成生态系统可简化 ML 生命周期。
关键信息：

• 管道结构基于经典的 Bronze–Silver–Gold 框架，各层分别进行不同操作，如 Bronze 层利用 Auto Loader 进行原始数据摄取，Silver 层进行数据清洗和标准化，Gold 层进行特征工程等。
• 使用 MLflow 进行模型训练、跟踪、注册和批量推理，包括设置实验、划分数据、训练模型、记录参数和指标、注册模型等操作。
• 介绍了自动化和监控方面的内容，如通过 Jobs 实现模型的摄取和训练，使用 Repos 控制笔记本版本，利用 Delta Live Tables 进行数据质量和沿袭检查，进行模型监控等。
• 提到成本和性能优化的方法，如结合 Auto Loader 与增量列表、使用 OPTIMIZE 等。
  重要细节：
• 在 Python 代码中详细展示了各层操作的具体实现，如在 Bronze 层创建表、利用 Auto Loader 加载文件，在 Silver 层进行数据清洗和去重，在 Gold 层进行特征工程等。
• 在 MLflow 部分展示了如何设置实验、划分数据、训练模型并记录参数和指标，以及如何注册和过渡模型。
• 阐述了自动化和监控方面的具体工具和操作，如 Jobs、Repos、Delta Live Tables 和模型监控等。
• 详细说明了成本和性能优化的各种方法及其作用。