一、Pipeline 和 Baseline 简化版解释

✅ 1. Pipeline（流水线）
在深度学习中，Pipeline 指的是完成模型训练和部署的整个流程，包括数据处理、模型训练、模型评估、模型上线等步骤。它确保各环节有序执行，形成一个自动化工作流。

理解：就像做蛋糕的流程，先准备材料（数据预处理），再搅拌烘焙（模型训练），最后品尝验收（模型评估），确保蛋糕能端上桌（模型部署）。

✅ 2. Baseline（基线）
Baseline 是解决一个任务的基础模型或方法，作为性能的参考标准，帮助你判断新模型是否有效改进。

理解：就像做蛋糕时，你有一个基本配方（Baseline）。如果你尝试新配方，必须确保味道和口感比这个基本蛋糕更好，才能算成功。

二、总结对比

一句话概括：
Pipeline 是“如何做蛋糕的完整流程”，Baseline 是“基础蛋糕配方，做得更好才算成功”。