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8. Edge AI灰度实验：A/B测试和Canary发布策略

共计 30 章节
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01
课程导入
Edge AI灰度实验的定义 · 目标 · 与云端灰度发布的区别
课程导入Edge
02
基础知识
Edge AI部署的挑战（网络不稳定 · 设备异构 · 资源受限）以及灰度实验在边缘场景中的…
基础知识Edge
03
核心概念
A/B测试 · Canary发布 · 蓝绿部署
核心概念A/B
04
灰度实验的度量指标
如何定义业务指标（如准确率 · 延迟 · 吞吐量）和技术指标（如内存
灰度实验的度量指…如何定义业务指标
05
实验设计
如何设计Edge AI的A/B测试 · 包括假设制定 · 对照组与实验组划分
实验设计Edge
06
Canary发布策略
Canary发布的原理 · 步骤（初始小流量 · 逐步放量
Canary发布策略
07
边缘设备管理
如何管理参与灰度实验的设备群组 · 包括设备注册 · 分组
边缘设备管理如何管理参
08
模型版本管理
Edge AI模型版本控制 · 模型仓库 · 版本兼容性以及灰度实验中的模型回滚策…
模型版本管理Edge
09
数据管道与监控
灰度实验中的数据采集 · 实时监控 · 日志收集和可视化
数据管道监控
10
实验平台架构
构建Edge AI灰度实验平台的组件… · 控制平面 · 数据平面）和整体架构设计
实验平台架构Edge
11
流量分配机制
在边缘侧实现流量分配的方法（如基于设… · 地理位置 · 用户特征）以及动态调整策略
流量分配机制边缘侧实现流量分…
12
安全与隐私
灰度实验中的数据隐私保护 · 设备认证 · 通信加密以及合规性要求
安全隐私
13
案例实战
智能摄像头模型升级的A/B测试 · 从实验设计到结果分析的全流程
案例实战A/B
14
案例实战
工业预测性维护模型的Canary发布 · 包括分阶段放量和自动回滚的实现
案例实战Canary
15
案例实战
智能音箱语音识别模型的灰度实验 · 处理多设备异构和网络波动
案例实战智能音箱语音识别…
16
工具与框架
介绍常用的Edge AI灰度实验工具… · AWS IoT Greengrass · Azure IoT Edge）和开源…
工具框架
17
实验评估方法
如何分析A/B测试结果 · 包括假设检验 · 置信区间
实验评估方法A/B
18
自动化与CI/CD
将灰度实验集成到Edge AI的CI… · 实现自动化发布和回滚
CI/CD自动化
19
边缘-云端协同
如何协调云端训练与边缘推理的灰度实验 · 以及模型热更新与缓存策略
边缘云端协同
20
故障处理与回滚
灰度实验中的故障检测 · 熔断机制 · 快速回滚策略以及事故复盘方法
故障处理回滚
21
性能优化
在灰度实验中如何优化边缘设备的资源占… · 减少实验对业务的影响
性能优化灰度实验
22
多模型对比实验
同时进行多个模型版本的A/B/n测试 · 以及多因素实验设计
多模型对比实验A/B/n
23
长期运行实验
如何管理长期灰度实验 · 包括模型漂移检测 · 定期评估和自动终止机制
长期运行实验如何管理长期灰度…
24
组织与流程
企业实施Edge AI灰度实验的团队… · 流程规范 · 文档管理和知识沉淀
组织流程
25
常见问题与解决方案
设备离线 · 数据缺失 · 样本偏差
常见问题解决方案
26
最佳实践
总结Edge AI灰度实验的成功要素 · 常见误区以及可复用的模板
最佳实践Edge
27
综合实战
从零搭建一个Edge AI灰度实验系… · 包括需求分析 · 架构设计
综合实战Edge
28
前沿趋势
联邦学习与灰度实验的结合 · 边缘AI的可解释性 · 自适应发布策略等
前沿趋势联邦学习
29
课程总结
回顾核心知识点 · 技能树 · 以及如何将灰度实验能力应用到实际项目…
课程总结回顾核心知识点
30
考核与项目
设计一个完整的Edge AI灰度实验… · 要求包含实验设计 · 实施
考核项目