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STM32Cube AI模型Git LFS与实验版本管理

共计 30 章节
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01
课程导论
为什么需要版本控制？AI模型迭代的痛…
课程导论AI
02
Git基础回顾
Git核心概念（仓库 · 提交 · 分支
Git基础回顾
03
模型文件管理
.h5 · .tflite · STM32Cube AI生成的C代码…
模型文件管理h5
04
Git LFS实战
解决大模型文件（>100MB）的版本…
GitLFS
05
模型元数据管理
使用YAML/JSON记录模型架构 · 训练参数 · 量化方式
模型元数据管理YAML/JSON
06
实验追踪工具
Weights & Biases /…
实验追踪工具Weights
07
语义化版本号
为AI模型定义MAJOR.MINOR…
语义化版本号AI
08
分支策略
Git Flow vs Trunk-…
分支策略Git
09
模型卡（Model Card）
标准化记录模型用途 · 性能 · 限制
ModelCard
10
STM32Cube AI工作流回顾
从训练到部署的完整链路
STM32CubeAI
11
模型冻结与版本锁定
如何确保部署的C代码与训练权重一一对…
模型冻结版本锁定
12
自动化构建
使用GitHub Actions /…
自动化构建GitHub
13
模型验证门禁
在CI流水线中自动运行精度测试与RA…
模型验证门禁CI
14
差分分析
比较两个模型版本在STM32上的推理…
差分分析STM32
15
回滚策略
当新模型导致系统异常时 · 如何快速切回旧版本
回滚策略当新模型导致系统…
16
A/B测试框架
在嵌入式设备上实现模型版本的灰度发布
A/B测试框架
17
影子模式（Shadow Mode）
新模型与旧模型并行运行 · 收集对比数据
ShadowMode
18
模型注册表
搭建轻量级内部模型仓库（Nexus…
模型注册表Nexus
19
数据集版本控制
使用DVC（Data Version…
数据集版本控制DVC
20
实验复现
锁定Python环境（conda e…
实验复现Python
21
代码与模型协同
使用Git Submodule或Mo…
代码模型协同
22
标签与发布
Git Tag + Release…
标签发布
23
合规与审计
为医疗/工业应用保留模型迭代的完整历…
合规审计
24
团队协作
多人同时开发不同模型分支时的冲突解决…
团队协作多人同时开发不同…
25
边缘更新
通过OTA将新模型版本推送到现场ST…
边缘更新OTA
26
性能基准测试
建立统一的测试集 · 量化每次迭代的精度与速度变化
性能基准测试建立统一的测试集
27
量化版本管理
INT8 · FP16 · FP32不同精度模型的独立版本线
量化版本管理INT8
28
文档即代码
使用MkDocs / Sphinx自…
文档即代码MkDocs
29
实战案例
从V1.0到V3.2 · 一个工业异常检测模型的迭代全记录
实战案例V1.0
30
课程总结
构建可持续的AI模型生命周期管理体系
课程总结AI