DBD 是一个模型部署平台，解决机器学习团队在 GCP 和 AWS 间手动迁移模型导致的环境漂移问题，支持通过引用而非文件推送实现模型一键发布。
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解决什么场景在GCP和AWS间一键发布模型以避免环境漂移
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通过统一运行时环境解决模型部署的“环境不一致”痛点，是 ML 工程化的重要基础设施。
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