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本课程属于：025-Edge AI设备遥测、日志与远程运维 嵌入式边缘AI与TinyML · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。

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1. Edge AI设备运维入门：模型运行状态和设备健康监控

共计 30 章节

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学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与学习路径

课程导入学习目标

Edge AI基础概念

边缘计算 · 边缘设备 · AI模型在边缘端的部署方式与典型应用…

设备运维概述

传统IT运维与Edge AI运维的差… · 运维挑战与核心目标

设备运维概述IT

模型运行状态监控基础

模型推理性能指标（延迟 · 吞吐量 · 准确率

模型运行状态监控…模型推理性能指标

设备健康监控基础

硬件健康指标（CPU · 内存 · 存储

设备健康监控基础CPU

常用监控工具与平台

Prometheus · Grafana · TensorBoard

常用监控工具平台

Edge设备日志的类型 · 采集方式 · 集中管理与分析基础

日志管理Edge

指标可视化

如何设计仪表盘展示模型性能与设备健康… · 关键图表与告警阈值设定

指标可视化如何设计仪表盘展…

告警规则设计 · 分级告警 · 通知渠道（邮件

告警机制告警规则设计

模型漂移检测

数据漂移 · 概念漂移的定义 · 检测方法（PSI

模型漂移检测数据漂移

模型性能退化分析

如何识别模型精度下降 · 推理异常 · 以及性能退化的常见原因

模型性能退化分析如何识别模型精度…

设备故障预测

基于硬件指标的趋势分析 · 异常检测算法（阈值 · 移动平均

设备故障预测基于硬件指标的趋…

远程管理与OTA更新

边缘设备的远程访问 · 配置管理 · 模型热更新与回滚机制

OTA远程管理

安全与权限

设备认证 · 数据加密 · 访问控制

使用Prometheus监控树莓派上…

案例实战Prometheus

使用Grafana展示Jetson… · 利用率与模型推理延迟

案例实战Grafana

基于Python脚本实现简单的模型漂…

案例实战Python

设置告警规则 · 当设备温度过高或推理延迟超限时自动通…

案例实战设置告警规则

通过SSH和Docker容器实现边缘…

案例实战SSH

常见问题排查

模型推理崩溃 · 内存泄漏 · 设备过热

常见问题排查模型推理崩溃

性能优化基础

模型量化 · 剪枝 · 硬件加速（NPU/GPU）对运行状态…

性能优化基础模型量化

运维自动化

使用Ansible或Shell脚本批…

运维自动化Ansible

数据存储与历史分析

时序数据库（InfluxDB）存储监… · 用于趋势分析与容量规划

数据存储历史分析

多设备集群监控

大规模边缘设备群的监控架构 · 标签管理 · 聚合查询与降采样策略

多设备集群监控大规模边缘设备群…

模型生命周期管理

从训练到部署 · 监控 · 再训练的闭环流程

模型生命周期管理从训练到部署

成本与资源管理

边缘设备资源配额 · 能耗监控 · 成本优化策略

成本资源管理

搭建一个完整的Edge AI运维监控… · 涵盖指标采集 · 可视化

综合实战Edge

模拟一次模型漂移事件 · 从检测 · 告警到模型回滚的完整处理流程

综合实战模拟一次模型漂移…

设计一个可扩展的Edge AI运维方… · 考虑可靠性 · 安全性和可维护性

综合提升Edge

课程总结与进阶路径

核心知识点回顾 · 常见误区 · 推荐学习资源与后续进阶方向

课程总结进阶路径