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title: "持續部署（Continuous Deployment）"
slug: continuous-deployment
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/continuous-deployment
updated_at: 2026-07-30
tags: [MLOps, DevOps, CI/CD, 自動化部署, 模型上線, 軟體工程]
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# 持續部署（Continuous Deployment）

自動化將通過測試的程式碼變更直接部署到生產環境的軟體工程實踐。

## 完整說明

持續部署（Continuous Deployment，CD）是一種 DevOps 與 MLOps 實踐，指每次程式碼或模型變更通過自動化測試後，系統會自動將其部署到生產環境，無需人工介入審核或手動觸發。這種方式大幅縮短從開發到上線的週期，並透過小批次、高頻率的發布降低每次上線的風險。

## 常見問題

### 持續部署（CD）和持續交付有什麼不同？

持續交付（Continuous Delivery）保證程式碼隨時處於「可部署狀態」，但部署動作本身仍需人工確認才會執行；持續部署（Continuous Deployment）則進一步把部署動作也自動化：只要所有自動化測試通過，系統就會自動將變更推送到生產環境，全程無需人工干預。持續部署是持續交付更進一步的實踐，對測試套件的完整性與監控系統的成熟度要求更高。

### 在 ML 模型上線時，持續部署如何避免新模型讓服務變差？

ML 系統的持續部署通常搭配多層保護機制。首先是自動化評估關卡，新模型在部署前須在離線測試集上達到預設的最低指標門檻。其次是金絲雀發布，先只將 1% 至 5% 的真實流量導向新模型，觀察線上指標（延遲、錯誤率、商業指標）是否異常。第三層是自動回滾，若線上監控偵測到指標惡化超過閾值，系統自動將流量切回上一個穩定版本，整個過程可在幾分鐘內完成，大幅降低新模型引發生產事故的風險。

### 小型團隊或新創公司有必要導入持續部署嗎？

持續部署並非只屬於大企業。小型團隊甚至更能從中受益，因為小團隊人力有限，自動化能彌補人工 QA 的不足。現代雲端工具（GitHub Actions、Railway、Vercel、Render 等）已大幅降低建置 CI/CD 管線的技術門檻，只需基本設定即可啟用自動化部署。不過前提是團隊要先建立基礎的自動化測試習慣；若測試覆蓋率極低就直接導入持續部署，反而會讓有問題的程式碼頻繁上線。建議從持續整合做起，逐步擴展到持續部署。

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來源：https://aiterms.tw/terms/continuous-deployment
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最後更新：2026/07/30
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