현재 제 레포지토리에 MLOps를 적용하려고, Iterative AI의 CML으로 CI 도구(?)를 사용 해보려고하는데요. 현재 여러 개의 pickled된 Classifier A, B, C를 하나의 레포에 저장하고 있습니다. 이 Classifier들은 서로 다른 Dataset이지만, 같은 프로젝트 내에서 학습되었으나 학습 스크립트도 각각 다를 수 있습니다.
일반적인 코드 레포에서는 CI 워크플로우가 모든 유닛 테스트를 다시 실행하는데, 실제로는 변경되지 않은 테스트도 재실행되는 경우가 많습니다. 그래서 질문은, CML을 사용하는 접근법에서 코드나 데이터에 변경이 있는 경우에만 해당 분류기만 선택적으로 학습시키는 것이 가능한가요?