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从零开始部署第一个AI模型

共计 30 章节

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明确学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与学习路径

课程导入明确学习目标

AI模型部署基础

掌握模型部署的核心概念（推理 · 端点 · 延迟

AI模型部署基础

搭建本地开发环境 · 安装Python · Anaconda

环境准备搭建本地开发环境

模型训练与导出

使用PyTorch或TensorFl… · 并导出为通用格式（ONNX · TorchScript

模型训练导出

模型转换与优化

学习模型量化 · 剪枝 · 蒸馏等优化技术

模型转换优化

理解HTTP方法 · 状态码 · JSON格式

使用FastAPI创建异步推理接口 · 处理请求参数 · 返回预测结果

Docker容器化

掌握Dockerfile编写 · 镜像构建 · 容器运行

Docker容器化

Docker Compose与多服务编排

使用Docker Compose管理… · 数据库 · 前端等组件

模型注册与版本管理

使用MLflow或DVC管理模型版本 · 元数据与实验记录 · 实现模型的可追溯与回滚

模型注册版本管理

云平台部署（AWS）

在AWS EC2上部署模型服务 · 配置安全组 · 弹性IP

AWS云平台部署

云平台部署（阿里云）

在阿里云ECS上部署模型 · 使用OSS存储模型 · 配置负载均衡与安全策略

云平台部署阿里云

Serverless部署

使用AWS Lambda或阿里云函数… · 理解冷启动 · 内存限制与并发控制

Serverless部署

Kubernetes入门

理解Pod · Service · Deployment等核心概念

Kubernetes部署模型服务

编写Deployment与Servi… · 将模型服务部署到K8s集群 · 实现自动扩缩容与滚动更新

Kubernetes部署模型服务

模型监控与日志

使用Prometheus和Grafa… · 吞吐 · 错误率）

模型监控日志

模型漂移与数据漂移检测

理解模型性能下降的原因 · 使用Evidently或Alibi… · 并制定应对策略

模型漂移数据漂移检测

A/B测试与金丝雀发布

设计模型A/B测试流程 · 使用Flagger或Istio实现金… · 安全上线新模型

模型安全与隐私

了解模型攻击（对抗样本 · 模型窃取） · 使用加密通信（HTTPS）

模型安全隐私

边缘设备部署

使用TensorFlow Lite或… · 手机等边缘设备部署模型 · 优化模型大小与功耗

边缘设备部署TensorFlow

使用TensorFlow.js或ON… · 实现前端推理 · 理解WebGL加速与模型加载优化

移动端部署

使用Core ML（iOS）或ML… · 实现移动应用内推理 · 处理模型更新与兼容性

移动端部署Core

模型服务框架对比

对比TensorFlow Servi… · TorchServe · ONNX Runtime

模型服务框架对比TensorFlow

使用GitHub Actions或J… · 实现模型训练 · 测试

模型测试与验证

编写单元测试与集成测试 · 验证API功能 · 性能基准

模型测试验证

部署一个预训练BERT模型为情感分析… · 涵盖模型下载 · 转换

案例实战BERT

部署一个YOLOv5目标检测模型 · 实现图片上传与检测结果返回 · 优化推理速度并处理并发请求

案例实战YOLOv5

常见问题排查

解决部署中常见的依赖冲突 · 内存溢出 · GPU不可用

常见问题排查解决部署

从模型层面（量化 · 剪枝）和系统层面（缓存 · 批处理

性能调优从模型层面

综合项目与总结

完成一个端到端项目（如实时推荐系统） · 整合所学知识 · 总结部署最佳实践与未来学习方向

综合项目完成一个端到端项…