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14. Edge AI模型退役：旧模型下线和设备版本收敛

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
基础知识
Edge AI模型生命周期管理概述 · 从开发 · 部署
基础知识Edge
03
核心概念
模型退役的定义 · 触发条件（性能下降 · 安全漏洞
核心概念模型退役的定义
04
退役策略
灰度下线 · 蓝绿切换 · 金丝雀发布等策略在Edge设备上的适…
退役策略灰度下线
05
版本管理
模型版本号规范 · 语义化版本 · 元数据管理
版本管理模型版本号规范
06
设备版本收敛
什么是设备版本收敛 · 为什么需要收敛 · 收敛的目标与挑战
设备版本收敛什么是设备版本收…
07
退役流程设计
从决策到执行的标准化流程 · 包括评估 · 审批
退役流程设计从决策到执行的标…
08
设备端退役机制
远程指令下发 · 设备本地缓存清理 · 模型文件删除与替换的安全方法
设备端退役机制远程指令下发
09
通信协议与接口
用于模型退役的MQTT · HTTP · CoAP等协议
通信协议接口
10
OTA升级与回滚
利用OTA机制实现模型替换 · 以及回滚策略和版本回退的注意事项
OTA升级
11
退役监控与验证
如何确认旧模型已完全下线 · 设备运行状态监控 · 以及退役后的性能验证
退役监控验证
12
安全与合规
退役过程中的数据安全 · 模型知识产权保护 · 隐私法规（如GDPR）要求
安全合规
13
异常处理
退役过程中设备离线 · 网络中断 · 部分设备更新失败等异常场景的应对
异常处理退役过程
14
案例实战
智能摄像头模型退役 · 从旧模型识别率下降触发退役到设备版本…
案例实战智能摄像头模型退…
15
案例实战
工业预测性维护模型更新 · 多设备群组分批退役与收敛策略
案例实战工业预测性维护模…
16
案例实战
自动驾驶边缘模型紧急退役 · 因安全漏洞触发的快速下线流程
案例实战自动驾驶边缘模型…
17
工具与平台
使用Kubernetes Edge · Azure IoT Edge · AWS Greengrass等平台管…
工具平台
18
自动化脚本
编写脚本批量执行设备模型退役 · 状态检查和报告生成
自动化脚本编写脚本批量执行…
19
与CI/CD集成
将模型退役纳入持续集成/持续部署流水… · 实现自动化治理
CI/CD集成
20
常见问题
设备版本碎片化严重 · 如何有效收敛？策略与工具
常见问题设备版本碎片化严…
21
常见问题
退役后旧模型仍被调用 · 如何排查和彻底清除
常见问题退役后旧模型仍被…
22
常见问题
如何平衡退役速度与业务连续性
常见问题如何平衡退役速度
23
最佳实践
建立模型退役的SLA · KPI和审计日志 · 确保可追溯性
最佳实践SLA
24
最佳实践
设计模型退役的决策矩阵 · 量化评估退役优先级
最佳实践设计模型退役的决…
25
最佳实践
与设备生命周期管理结合 · 统一硬件与软件退役策略
最佳实践设备生命周期管理…
26
综合提升
构建Edge AI模型退役的治理框架 · 包括组织角色 · 流程和工具链
综合提升Edge
27
综合提升
模型退役与模型持续训练 · 再部署的闭环 · 实现模型演进
综合提升模型退役
28
综合提升
多设备 · 多模型 · 多版本的复杂环境下的退役编排与调度
综合提升多设备
29
前沿趋势
联邦学习下的模型退役 · 边缘原生 · 零信任安全对退役的影响
前沿趋势联邦学习下的模型…
30
课程总结
回顾关键知识点 · 设计一个完整的模型退役与版本收敛项目…
课程总结回顾关键知识点