本发明公开了一种基于容器的机器学习流程化训练任务执行方法及系统，提出适用于机器学习模型训练与评估的抽象化过程描述语言，对机器学习模型训练所涉及的算法选择、超参设置、损失函数、优化函数、执行计划等关键环节提供模板化配置，并通过模型构建任务调度框架实现自动化模型快速训练与评估，通过免编码方式提高机器学习应用模型构建效率；通过基于容器的集群CPU、GPU、内存等算力资源的统一管控，提供多租户资源隔离、弹性扩展的容器化机器学习模型训练环境，实现集群计算资源的高效利用与统筹管理。