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自动驾驶MLOps平台与流水线工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶MLOps的定义 · 价值 · 挑战与整体课程框架
课程导入MLOps
02
自动驾驶数据闭环
目标=数据采集 · 标注 · 训练
自动驾驶数据闭环目标=数据采集
03
MLOps基础概念
目标=机器学习生命周期 · 持续集成 · 持续交付
MLOps基础概念
04
自动驾驶数据管理
目标=数据湖 · 数据版本控制 · 数据索引与数据检索策略
自动驾驶数据管理目标=数据湖
05
数据标注与质量保障
目标=标注工具 · 标注规范 · 质量检查与主动学习
数据标注质量保障
06
特征工程与数据预处理
目标=传感器数据融合 · 点云处理 · 图像增强与特征存储
特征工程数据预处理
07
模型训练流水线
目标=分布式训练 · 超参数调优 · 实验管理与模型注册
模型训练流水线目标=分布式训练
08
模型评估与验证
目标=离线评估指标 · 场景覆盖率 · 安全性与鲁棒性测试
模型评估验证
09
模型部署与推理优化
目标=模型压缩 · 量化 · 剪枝
模型部署推理优化
10
持续集成与持续交付
目标=CI/CD流水线设计 · 自动化测试与灰度发布
持续集成持续交付
11
持续训练与持续监控
目标=数据漂移检测 · 模型退化监控与自动再训练
持续训练持续监控
12
自动驾驶仿真平台
目标=场景生成 · 传感器仿真 · 闭环仿真与回归测试
自动驾驶仿真平台目标=场景生成
13
影子模式与在线评估
目标=影子模式原理 · 数据回传 · 在线指标与安全兜底
影子模式线评估
14
模型版本管理与治理
目标=模型仓库 · 版本追踪 · 血缘关系与合规审计
模型版本管理治理
15
特征存储与在线推理
目标=特征平台 · 低延迟服务 · 缓存策略与一致性保障
特征存储线推理
16
工作流编排与调度
目标=Airflow · Kubeflow · Argo Workflows与自定义…
工作流编排调度
17
云原生基础设施
目标=容器化 · Kubernetes · GPU调度与弹性资源管理
云原生基础设施目标=容器化
18
边缘计算与车端MLOps
目标=车端推理框架 · OTA升级 · 资源约束与安全隔离
MLOps边缘计算
19
安全与合规
目标=功能安全 · 预期功能安全 · 数据隐私与法规要求
安全合规
20
可观测性与日志监控
目标=指标 · 日志 · 追踪
可观测性日志监控
21
案例实战一
目标=构建自动驾驶数据采集与标注流水…
案例实战一目标=构建自动驾…
22
案例实战二
目标=搭建模型训练与实验管理平台
案例实战二目标=搭建模型训…
23
案例实战三
目标=实现模型部署与影子模式评估
案例实战三目标=实现模型部…
24
案例实战四
目标=设计持续训练与自动再训练流水线
案例实战四目标=设计持续训…
25
常见问题与解决方案
目标=数据不平衡 · 标注噪声 · 训练不稳定与部署延迟
常见问题解决方案
26
性能优化与成本控制
目标=训练加速 · 推理优化 · 存储分层与资源调度
性能优化成本控制
27
团队协作与工程文化
目标=跨职能协作 · DevOps与MLOps融合 · 文档与知识管理
团队协作工程文化
28
工具链选型与集成
目标=MLflow · Kubeflow · DVC
工具链选型集成
29
综合项目
目标=端到端自动驾驶MLOps平台设…
综合项目MLOps
30
课程总结与进阶
目标=最佳实践 · 未来趋势 · 学习资源与职业发展
课程总结进阶