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AI模型超参数配置与实验版本管理

共计 30 章节
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01
AI模型参数配置概述
什么是模型参数 · 参数配置的重要性
AI模型参数配置概述
02
超参数与模型参数的区别
定义 · 影响
超参数模型参数的区别
03
常见超参数类型
学习率 · 批量大小 · 优化器选择
常见超参数类型学习率
04
超参数搜索方法
网格搜索 · 随机搜索
超参数搜索方法网格搜索
05
贝叶斯优化与超参数调优
原理与实践
贝叶斯优化超参数调优
06
自动化超参数调优工具
Optuna · Hyperopt
自动化超参数调优…Optuna
07
模型架构参数配置
层数 · 神经元数 · 激活函数
模型架构参数配置层数
08
训练参数配置
epochs · 早停 · 学习率调度
训练参数配置epochs
09
环境依赖管理基础
使用pip freeze与requi…
环境依赖管理基础pip
10
Conda环境管理
环境导出 · 锁定与重现
Conda环境管理
11
Pipenv依赖管理
Pipfile与Pipfile.lo…
Pipenv依赖管理
12
Poetry依赖管理
pyproject.toml与poe…
Poetry依赖管理
13
Docker容器化基础
Dockerfile编写与镜像构建
Docker容器化基础
14
Docker Compose多服务环境配置。
Docker Compose多服务环境配… · 核心概念 · 实践要点
DockerCompose
15
模型版本控制需求
Git管理代码与模型文件
模型版本控制需求Git
16
DVC数据版本控制
初始化 · 添加与推送
DVC数据版本控制
17
DVC与Git协同工作流
版本锁定策略
DVCGit
18
MLflow概述
实验追踪与参数记录
MLflow实验追踪
19
MLflow Tracking
记录超参数 · 指标与artifact
MLflowTracking
20
MLflow Projects
定义可复现的运行环境
MLflowProjects
21
MLflow Models
模型打包与版本管理
MLflowModels
22
模型注册与仓库
MLflow Model Regis…
模型注册仓库
23
Kubernetes配置管理
ConfigMap与Secret
Kubernetes配置管理
24
配置文件标准化
YAML · JSON · TOML格式
配置文件标准化YAML
25
配置文件中敏感信息管理
HashiCorp Vault
配置文件敏感信息管理
26
参数配置最佳实践
避免硬编码与配置化
参数配置最佳实践避免硬编码
27
多环境配置管理
开发 · 测试 · 生产环境分离
多环境配置管理开发
28
CI/CD中的参数配置与版本锁定
Jenkins/GitLab CI
CI/CD参数配置
29
模型回滚
版本锁定在回滚中的角色
模型回滚版本锁定
30
案例实战
构建完整参数配置与版本锁定流水线
案例实战构建完整参数配置