Yazılım dünyasında olgunlaşmış sürekli entegrasyon ve sürekli teslim pratikleri, makine öğrenmesine geldiğinde eksik kalır; çünkü burada sürümlenmesi gereken yalnızca kod değil, veri, özellik tanımı, model artefaktı ve deney yapılandırmasıdır. Bir modelin üretime çıkışı derleme ve test adımlarının yanına veri doğrulama, model kalite eşiği ve dağıtım sonrası izleme adımlarını ekler. Bu nedenle ML için CI/CD, klasik hattın uzantısı değil, kendine özgü kapıları olan ayrı bir disiplindir. Program altı modül boyunca bu hattı adım adım kurar. Katılımcılar önce kod ve veri kalite kapılarını yazar, ardından eğitim işini otomatikleştirir, model kalite eşiğine bağlı onay kapısı ekler ve konteyner imajı üretimiyle dağıtımı tamamlar. Laboratuvarlarda GitHub Actions üzerinde çalışan gerçek bir hat kurulur ve kasıtlı hatalarla kapıların devreye girmesi gözlemlenir. Katılımcı programdan çalışan bir uçtan uca ML teslim hattı ve dağıtım politikası dokümanıyla ayrılır.