本发明提供了一种机器学习模型自动化生产线构建方法及系统，其中，该方法包括：根据算子组件配置构建出算子组件，并将算子组件存入算子仓库；可视化编排读取算子仓库中的算子结构数据，将算子组件通过业务处理逻辑组合生成模型任务流；将模型任务流转换为云原生工作流引擎执行计划，并提交给容器集群执行以输出模型文件；基于模型打包，进行模型文件转换和模型推理容器镜像构建操作，将操作对应数据存入模型仓库；读取模型仓库中的模型数据并解析生成三种算子，将三种算子组件组合形成模型发布任务流以提交给容器集群执行模型发布流程。本发明提高模型生产线的构建效率，同时构建而成的模型生产线能够快速训练出新的模型，提高模型生产能力。