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本课程属于：036-Edge AI生产环境MLOps与模型生命周期 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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3. Edge AI实验管理：数据版本、训练参数和指标追踪

共计 30 章节

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Edge AI实验管理的背景 · 痛点与学习目标 · 以及课程整体框架

课程导入Edge

Edge AI实验管理基础

核心概念（实验 · 运行 · 数据集

实验管理工具概览

主流工具（MLflow · Weights & Biases · Neptune

实验管理工具概览MLflow

数据版本管理入门

为什么需要数据版本控制 · 数据版本与代码版本的区别 · 以及数据版本化的基本流程

数据版本管理入门为什么需要数据版…

数据版本控制工具实践

使用DVC（Data Version… · 远程存储配置与数据获取

数据版本控制工具…DVC

数据集元数据管理

记录数据集来源 · 预处理步骤 · 标签信息

数据集元数据管理记录数据集来源

数据版本与模型版本关联

如何将数据集版本与模型训练实验关联 · 确保实验可复现

数据版本模型版本关联

训练参数管理

参数分类（超参数 · 配置参数 · 环境参数）

训练参数管理参数分类

参数配置最佳实践

使用配置文件（YAML/JSON） · 命令行参数 · 环境变量

参数配置最佳实践YAML/JSON

实验追踪核心概念

实验追踪的定义 · 需要追踪的指标（损失 · 准确率

实验追踪核心概念实验追踪的定义

指标追踪工具实践

使用MLflow Tracking记… · 指标 · 模型工件

指标追踪工具实践MLflow

实验对比与分析

如何对比不同实验的指标 · 选择最优模型 · 并分析参数影响

实验对比分析

实验可视化

使用TensorBoard · Gradio或自定义仪表盘展示训练曲… · 混淆矩阵

实验可视化TensorBoard

Edge AI特有指标

模型大小 · 推理延迟 · 内存占用

实验复现性

确保实验可复现的策略（固定随机种子 · 记录环境依赖 · 容器化）

实验复现性确保实验可复现的…

实验组织与命名规范

实验命名规则 · 标签体系 · 目录结构设计

实验组织命名规范

团队协作与权限管理

多用户实验管理 · 共享数据集与模型 · 权限控制与审计

团队协作权限管理

自动化实验管理

使用脚本或CI/CD流水线自动触发实… · 记录参数与指标

自动化实验管理CI/CD

图像分类Edge AI实验管理——从…

案例实战Edge

目标检测Edge AI实验管理——处… · 跟踪mAP与推理速度

案例实战Edge

模型压缩实验管理——对比原始模型与量…

案例实战模型压缩实验管理

常见问题与解决方案

数据版本冲突 · 实验记录丢失 · 指标不一致

常见问题解决方案

实验管理中的安全与隐私

敏感数据版本控制 · 访问控制 · 加密与合规性考虑

实验管理安全

实验管理在MLOps生命周期中的位置 · 与模型注册 · 部署

实验管理平台搭建

基于开源工具（MLflow+DVC）… · 包括存储与后端配置

实验管理平台搭建MLflow+DVC

实验管理进阶

使用实验管理API进行自定义追踪 · 集成自定义指标与日志

实验管理进阶API

实验管理最佳实践总结

从数据 · 参数 · 指标

实验管理最佳实践…从数据

综合实战项目

从零开始为一个Edge AI项目（如…

综合实战项目Edge

课程回顾与知识图谱

梳理核心知识点 · 工具链 · 流程

课程回顾知识图谱

结课考核与拓展

综合测验 · 项目答辩要求 · 以及推荐学习资源与社区

结课考核拓展