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Databricks机器学习平台架构与生产环境建设

共计 30 章节
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01
Databricks机器学习平台全景
目标=核心组件 · 架构分层与生产环境建设目标
Databricks机器学习平台全景
02
工作区与计算资源规划
目标=Workspace · 集群类型 · 实例池与成本控制策略
工作区计算资源规划
03
数据层架构设计
目标=Delta Lake · Unity Catalog与特征表的…
数据层架构设计Delta
04
特征工程生产化
目标=Feature Store概念 · 特征表创建 · 在线与离线特征服务
特征工程生产化Feature
05
实验管理入门
目标=MLflow Tracking… · 参数 · 指标与工件
实验管理入门MLflow
06
模型训练环境构建
目标=Notebook · Job · Repos与CI/CD集成
模型训练环境构建Notebook
07
分布式训练与超参数调优
目标=Horovod · Hyperopt与Optuna集成
分布式训练超参数调优
08
模型注册与版本管理
目标=MLflow Model Re… · 阶段转换与审批流
模型注册版本管理
09
模型部署模式
目标=Batch · Streaming与在线推理的架构选…
模型部署模式Batch
10
模型服务生产化
目标=Model Serving端点 · 自动扩缩容与延迟优化
模型服务生产化Model
11
实时推理管道
目标=Structured Stre…
实时推理管道Structured
12
监控与可观测性
目标=模型性能 · 数据漂移与系统指标监控
监控可观测性
13
数据漂移检测与告警
目标=统计方法 · Delta Live Tables与…
数据漂移检测告警
14
模型再训练策略
目标=触发机制 · 自动化流水线与版本回滚
模型再训练策略目标=触发机制
15
安全与权限管理
目标=Unity Catalog · 表级权限 · 集群策略与秘钥管理
安全权限管理
16
网络与合规架构
目标=VPC注入 · Private Link · 审计日志与合规要求
网络合规架构
17
成本优化与资源治理
目标=集群自动伸缩 · Spot实例与预算告警
成本优化资源治理
18
MLOps流水线设计
目标=Databricks Work… · Delta Live Tables与…
MLOps流水线设计
19
CI/CD for ML
目标=Repos · GitHub Actions · Azure DevOps与自动化测试
CI/CDfor
20
模型治理与审计
目标=模型卡 · 血缘追踪与合规报告生成
模型治理审计
21
高可用与灾备
目标=多区域部署 · 数据复制与故障转移策略
高可用灾备
22
性能调优实战
目标=Spark调优 · 缓存策略与GPU集群配置
性能调优实战Spark
23
大规模特征回填
目标=Delta Live Tabl… · 特征表刷新与数据质量检查
大规模特征回填Delta
24
A/B测试与影子部署
目标=流量分割 · 指标对比与渐进式发布
A/B测试
25
边缘与混合部署
目标=Databricks与外部系统…
边缘混合部署
26
生产环境故障排查
目标=常见错误 · 日志分析 · 调试工具与恢复流程
生产环境故障排查目标=常见错误
27
端到端案例
目标=从数据摄入到在线服务的完整ML…
端到端案例ML
28
多团队协作
目标=工作区隔离 · 共享特征库与模型市场
多团队协作目标=工作区隔离
29
平台扩展与集成
目标=与Azure ML · AWS SageMaker及第三方工…
平台扩展集成
30
未来演进与最佳实践
目标=Lakehouse ML · LLM Ops与持续改进路线图
未来演进最佳实践