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本课程属于：089-Databricks AI与机器学习平台工程 后端、数据与云原生工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。

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Databricks AI项目产品化与工程交付

共计 30 章节

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课程导入与全景认知

目标=Databricks AI项目… · 核心挑战 · 生命周期阶段

课程导入全景认知

Databricks平台AI能力地图

目标=Unity Catalog · MLflow · Model Serving

AI项目需求工程与产品化定义

目标=从业务问题到可交付AI产品的需… · 成功指标定义 · 范围界定

AI项目需求工程

数据资产准备与治理

目标=基于Unity Catalog… · 质量校验 · 权限管理

数据资产准备治理

特征工程与Feature Store工程化

目标=特征定义 · 特征表设计 · 离线/在线一致性

模型训练实验管理

目标=使用MLflow Tracki… · 记录参数与指标 · 管理运行元数据

模型训练实验管理MLflow

模型注册与版本治理

目标=MLflow Model Re… · 阶段转换 · 版本别名

模型注册版本治理

模型评估与验证工程

目标=离线评估指标 · 业务指标对齐 · 偏差与公平性检查

模型评估验证工程

模型打包与依赖管理

目标=模型签名 · 环境依赖捕获 · 自定义Python模型

模型打包依赖管理

批量推理与离线评分流水线

目标=使用Databricks Wo… · 可监控的批量推理任务 · 处理大规模数据评分

批量推理离线评分流水线

实时推理与Model Serving

目标=Databricks Mode… · 自动扩缩容 · GPU支持

RAG应用产品化基础

目标=基于Databricks Ve… · 包括文档嵌入 · 索引管理与检索策略

RAG应用产品化基础

LLM应用工程化与提示管理

目标=提示模板版本化 · 提示评估 · 上下文管理

LLM应用工程化

AI应用API与微服务封装

目标=将模型或LLM应用封装为RES… · 使用Databricks Apps或… · 实现前后端解耦与接口契约管理

工作流编排与调度

目标=使用Databricks Wo… · 训练 · 评估

工作流编排调度

CI/CD与MLOps流水线

目标=基于Git · Databricks Repos · Asset Bundles和CI/C…

模型监控与可观测性

目标=推理日志采集 · 数据漂移检测 · 模型性能监控

模型监控可观测性

AI项目安全与合规

目标=访问控制 · 密钥管理 · 隐私保护

成本管理与性能优化

目标=集群配置 · 自动扩缩 · Spot实例

成本管理性能优化

产品化交付文档与知识转移

目标=技术文档 · 运维手册 · 模型卡片

产品化交付文档知识转移

跨团队协作与敏捷交付

目标=数据科学家 · ML工程师 · 产品经理

跨团队协作敏捷交付

实战项目一

目标=需求分析与数据准备 · 完成需求拆解 · 指标定义

实战项目一目标=需求分析

实战项目二

目标=模型训练与实验追踪 · 超参数调优 · 模型评估与选择

实战项目二目标=模型训练

实战项目三

目标=批量推理流水线交付 · 包括数据读取 · 模型加载

实战项目三目标=批量推理流…

实战项目四

目标=实时服务部署与API封装 · 封装REST API · 进行性能测试与自动扩缩容配置

实战项目四API

实战项目五

目标=RAG应用构建与评估 · 实现检索优化 · 提示工程与效果评估

实战项目五RAG

实战项目六

目标=CI/CD与自动化部署

实战项目六CI/CD

实战项目七

目标=监控与告警配置 · 漂移检测和性能告警 · 建立监控仪表板与应急响应流程

实战项目七目标=监控

实战项目八

目标=成本优化与安全加固 · 实施优化措施 · 并配置访问控制

实战项目八目标=成本优化

课程总结与交付答辩

目标=回顾核心知识点 · 完成项目交付文档与答辩 · 讨论生产环境常见故障与持续改进策略

课程总结交付答辩