所属分类：AI大模型与智能应用 当前为单品课程，可返回上一级继续浏览同方向资料。
← 返回上一级
← 返回所属目录 咨询 / 购买

MLOps模型部署上线与监控

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · MLOps整体概念与价值
课程导入学习目标
02
MLOps基础
MLOps定义 · 核心原则 · 与传统软件开发和机器学习项目的区别
MLOps定义
03
模型部署概述
部署目标 · 部署类型（在线 · 批量
模型部署概述部署目标
04
模型打包与容器化
使用Docker打包模型 · 依赖管理 · 镜像优化与版本控制
模型打包容器化
05
模型服务框架
TensorFlow Serving · TorchServe · ONNX Runtime
模型服务框架TensorFlow
06
REST API与gRPC接口设计
模型API设计规范 · 请求/响应格式 · 性能优化与安全认证
RESTAPI
07
在线部署实战
使用Flask/FastAPI部署模… · 负载均衡 · 水平扩展与高可用架构
线部署实战Flask/FastAP…
08
批量推理与流式推理
批处理作业调度（Airflow · Kubeflow） · 流式处理（Kafka
批量推理流式推理
09
边缘部署与移动端部署
模型压缩（量化 · 剪枝） · TensorFlow Lite
边缘部署移动端部署
10
模型版本管理
模型注册中心（MLflow Mode… · 版本控制 · 回滚策略与模型生命周期管理
模型版本管理MLflow
11
A/B测试与金丝雀发布
实验设计 · 流量分配 · 评估指标
A/B测试
12
模型监控基础
监控目标（性能 · 漂移 · 偏差）
模型监控基础监控目标
13
数据漂移检测
数据分布变化检测方法（PSI · KS检验 · ADWIN）
数据漂移检测PSI
14
概念漂移检测
概念漂移类型（突然 · 渐进 · 周期性）
概念漂移检测概念漂移类型
15
模型性能监控
准确率 · 精确率 · 召回率
模型性能监控准确率
16
监控基础设施
Prometheus · Grafana · ELK
监控基础设施Prometheus
17
日志与追踪
请求日志 · 模型输入输出日志 · 分布式追踪（OpenTelemetr…
日志追踪
18
告警与通知
告警规则设计 · 告警渠道（邮件 · Slack
告警通知
19
模型再训练与自动重训
基于监控触发重训 · 数据管道 · CI/CD集成
模型再训练自动重训
20
MLOps平台与工具链
Kubeflow · MLflow · Airflow
MLOps平台
21
CI/CD for ML
持续集成 · 持续交付 · 持续训练
CI/CDfor
22
模型安全与合规
模型攻击（对抗样本 · 数据投毒） · 隐私保护（差分隐私
模型安全合规
23
成本优化与资源管理
GPU/CPU资源调度 · 自动扩缩容 · 成本监控与优化策略
成本优化资源管理
24
多模型管理与路由
多模型部署 · 模型路由策略 · 模型组合与集成
多模型管理路由
25
案例实战
电商推荐系统模型部署与监控全流程
案例实战电商推荐系统模型…
26
案例实战
金融风控模型上线与实时监控（欺诈检测…
案例实战金融风控模型上线
27
案例实战
自然语言处理模型（BERT）部署与性…
案例实战BERT
28
常见问题与故障排查
部署失败 · 延迟高 · 内存泄漏
常见问题故障排查
29
综合项目
从零构建一个完整的MLOps部署监控… · 配置 · 文档）
综合项目MLOps
30
课程总结与进阶方向
学习路径回顾 · 前沿趋势（LLMOps · 模型可观测性）
课程总结进阶方向