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AI模型训练环境与数据可复现工程

共计 30 章节
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01
AI模型可重复性概述与重要性
AI模型可重复性概述与重要性 · 核心概念 · 实践要点
AI模型可重复性概述
02
开发环境配置
操作系统与基础工具
开发环境配置操作系统
03
Python版本管理与虚拟环境（pyenv、conda）
Python版本管理与虚拟环境（pyen… · 核心概念 · 实践要点
Pythonpyenv
04
依赖管理
requirements.txt与p…
依赖管理requirements…
05
使用Poetry管理项目依赖
使用Poetry管理项目依赖 · 核心概念 · 实践要点
Poetry使用
06
使用Docker容器化开发环境
使用Docker容器化开发环境 · 核心概念 · 实践要点
Docker使用
07
Docker Compose编排多服务环境
Docker Compose编排多服务环… · 核心概念 · 实践要点
DockerCompose
08
GPU驱动与CUDA环境配置
GPU驱动与CUDA环境配置 · 核心概念 · 实践要点
GPUCUDA
09
使用NVIDIA NGC容器
使用NVIDIA NGC容器 · 核心概念 · 实践要点
NVIDIANGC
10
代码版本控制
Git基础与分支策略
代码版本控制Git
11
gitignore与敏感信息处理
gitignore与敏感信息处理 · 核心概念 · 实践要点
gitignore敏感信息处理
12
数据版本控制
DVC（Data Version C…
数据版本控制DVC
13
使用DVC管理数据集与模型
使用DVC管理数据集与模型 · 核心概念 · 实践要点
DVC使用
14
配置文件管理
YAML/JSON/TOML
配置文件管理YAML/JSON/TO…
15
实验跟踪
MLflow基础
实验跟踪MLflow
16
MLflow Tracking记录参数、指标与模型
MLflow Tracking记录参数 · 核心概念 · 实践要点
MLflowTracking
17
使用Weights & Biases进行实验管理
使用Weights & Biases进行… · 核心概念 · 实践要点
WeightsBiases
18
模型注册与版本管理
模型注册与版本管理 · 核心概念 · 实践要点
模型注册版本管理
19
模型序列化与反序列化（Pickle, ONNX, TorchScript）
模型序列化与反序列化（Pickle · 核心概念 · 实践要点
PickleONNX
20
构建可复现的训练脚本
构建可复现的训练脚本 · 核心概念 · 实践要点
构建可复现的训练…重点
21
随机种子固定与随机性控制
随机种子固定与随机性控制 · 核心概念 · 实践要点
随机种子固定随机性控制
22
使用Jupyter Notebook的可复现性
使用Jupyter Notebook的可… · 核心概念 · 实践要点
JupyterNotebook
23
自动化测试
单元测试与集成测试（pytest）
自动化测试pytest
24
持续集成（CI）配置
GitHub Actions
CI持续集成
25
持续部署（CD）与模型部署流水线
持续部署（CD）与模型部署流水线 · 核心概念 · 实践要点
CD持续部署
26
文档化
README · API文档与使用说明
文档化README
27
使用Makefile简化重复命令
使用Makefile简化重复命令 · 核心概念 · 实践要点
Makefile使用
28
配置环境变量与秘钥管理
配置环境变量与秘钥管理 · 核心概念 · 实践要点
配置环境变量秘钥管理
29
可复现性检查清单与实践指南
可复现性检查清单与实践指南 · 核心概念 · 实践要点
可复现性检查清单实践指南
30
案例研究
从零构建可复现的NLP项目
案例研究NLP