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数据底座与模型迭代协同系统设计与落地

📚 共计 30 章节
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01
数据底座概述
什么是数据底座、核心价值、与模型迭代的关系
基础认知
02
数据湖与数据仓库
数据湖架构设计、数据仓库分层模型、湖仓一体实践
架构存储
03
数据采集与接入
批式采集(Sqoop/DataX)、流式采集(Kafka/Flink)、数据源适配器设计
采集实时
04
数据存储选型
对象存储(OSS/S3)、列式存储(Parquet/ORC)、时序数据库选型
存储选型
05
数据目录与元数据管理
Apache Atlas、DataHub、元数据采集与血缘分析
元数据治理
06
数据质量保障
数据质量六维度、质量监控规则配置、异常数据告警与修复
质量监控
07
特征工程平台
特征存储(Feast)、在线/离线特征一致性、特征回溯
特征ML
08
训练数据管道
样本生成、数据清洗、数据增强、版本管理
数据管道训练
09
模型训练基础设施
GPU集群管理、分布式训练框架(PyTorch DDP/DeepSpeed)、资源调度
训练基础设施
10
模型评估与验证
离线评估指标、A/B测试框架、影子模式
评估验证
11
模型部署与推理
模型服务化(Triton/TorchServe)、弹性伸缩、灰度发布
部署推理
12
模型监控与漂移检测
数据漂移、概念漂移、模型性能衰减告警
监控漂移
13
数据闭环与反馈系统
在线日志采集、用户行为反馈、自动标注流水线
闭环反馈
14
数据版本控制
DVC、LakeFS、数据快照与回滚
版本控制
15
Pipeline编排与调度
Airflow、Argo Workflows、DAG依赖管理
编排调度
16
数据安全与隐私计算
数据脱敏、差分隐私、联邦学习基础
安全隐私
17
数据治理与合规
GDPR合规、数据分类分级、审计日志
治理合规
18
MLOps平台架构
MLflow、Kubeflow、平台组件集成
MLOps平台
19
实验管理
实验跟踪(Weights & Biases)、超参搜索、结果对比
实验超参
20
CI/CD for ML
模型测试自动化、模型构建流水线、部署流水线
CI/CD自动化
21
数据标注平台
标注工具选型、标注质量控制、主动学习
标注数据
22
实时特征计算
Flink SQL特征计算、特征缓存、低延迟特征服务
实时特征
23
大规模数据预处理
Spark优化、数据倾斜处理、动态资源分配
大数据Spark
24
模型压缩与加速
量化、剪枝、蒸馏、ONNX转换
压缩加速
25
多模态数据底座
文本、图像、音视频数据统一存储与管理
多模态存储
26
数据回放与仿真
历史数据回放、仿真环境构建、策略评估
仿真回放
27
成本优化
数据冷热分层、计算资源弹性、Spot实例利用
成本优化
28
灾难恢复与高可用
数据备份、异地容灾、故障切换
高可用容灾
29
数据底座与模型迭代协同案例
推荐系统、搜索排序、风控模型
案例实战
30
未来趋势
Data-Centric AI、大模型数据工程、自动化数据发现
趋势前沿