用遗传编程自动搜索并优化机器学习流水线，涵盖特征工程、模型选择和超参数调优，省去手工试错。

在 Kubernetes 上编排和运行机器学习流水线的平台，把数据准备、训练、部署等步骤串成可复现、可调度的 DAG 工作流。

把 Spark、scikit-learn 等训练好的机器学习流水线导出成统一格式，脱离原框架直接部署到生产环境做推理。

把大语言模型包装成 scikit-learn 风格的估计器，让文本分类、标注等任务能直接套用 fit/predict 和 Pipeline，省去自己写调用逻辑。

把 CI/CD 流水线搬到机器学习项目里，用命令行在 GitHub Actions、GitLab CI 等平台上自动跑训练、对比实验指标并生成报告。

基于 Apache Spark 的 AutoML 库，用强类型 DSL 搭建模块化、可复用的机器学习工作流，减少手工调参。

可视化 Kedro 数据与机器学习流水线，并追踪实验记录，帮助团队直观查看管道结构和运行结果。