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本课程属于：023-信用评分模型在线推理链路 金融科技风控与量化工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。

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信用评分model serving在线推理学习

共计 30 章节

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信用评分模型概述

信用评分卡的发展历史 · 评分卡在金融风控中的核心价值 · A卡/B卡/C卡的区别

信用评分模型概述信用评分卡的发展…

评分卡建模基础

逻辑回归原理 · WOE与IV值计算 · 特征分箱方法（等距/等频/卡方分箱）

评分卡建模基础逻辑回归原理

模型训练与评估

训练集/验证集/测试集划分 · KS/AUC/混淆矩阵评估指标 · 模型稳定性PSI监控

模型训练评估

模型部署架构设计

离线训练与在线推理的架构差异 · 实时推理与批量推理场景 · 模型版本管理与灰度发布

模型部署架构设计离线训练

RESTful API服务搭建

Flask/FastAPI框架选择 · 模型加载与预测接口设计 · 请求与响应数据结构规范

模型序列化与加载

Pickle/Joblib/ONNX… · 模型文件版本控制 · 模型热加载与热更新机制

模型序列化加载

特征工程在线化

离线特征与在线特征一致性保障 · 特征存储（Redis/Feature… · 实时特征计算

特征工程线化

在线推理性能优化

模型量化（INT8/FP16） · 批处理推理 · 异步推理与缓存策略

线推理性能优化INT8/FP16

在线学习概念与动机

概念漂移与数据漂移 · 在线学习与离线学习的区别 · 在线学习的业务价值

线学习概念动机

在线学习算法基础

随机梯度下降（SGD） · 在线梯度下降（OGD） · Follow The Regular…

线学习算法基础SGD

在线学习框架选型

River（原scikit-mult… · Vowpal Wabbit · TensorFlow Serving…

线学习框架选型River

反馈数据管道设计

实时反馈采集（Kafka/Flink… · 反馈数据清洗与标签延迟处理 · 正负样本定义

反馈数据管道设计Kafka/Flink

模型增量更新策略

全量重训 vs 增量更新 · 学习率衰减策略 · 模型回滚机制

模型增量更新策略vs

A/B测试与实验平台

在线模型A/B测试设计 · 流量切分策略 · 实验效果评估与统计显著性检验

模型监控与告警

实时性能监控（延迟/吞吐量/错误率） · 模型退化检测 · 自动告警与自愈机制

模型监控告警

特征重要性在线监控

在线SHAP值计算 · 特征分布漂移检测（PSI/KS） · 特征缺失率监控

特征重要性线监控

模型安全与防攻击

对抗样本检测 · 模型窃取防护 · 输入数据校验与异常检测

模型安全防攻击

多模型管理与路由

模型注册中心 · 基于规则的模型路由 · 模型权重动态调整

多模型管理路由

端到端流水线实战（上）

数据采集与预处理 · 特征工程流水线 · 模型训练与验证

端到端流水线实战数据采集

端到端流水线实战（下）

模型部署到Kubernetes · 在线推理服务发布 · 在线学习任务调度

端到端流水线实战Kubernetes

信贷审批场景在线评分：实时申请评分 · 欺诈检测模型在线更新 · 拒绝推断与反馈学习

案例信贷审批场景

信用卡交易反欺诈：流式特征计算 · 实时模型推理 · 在线学习对抗欺诈模式演变

案例信用卡交易反欺诈

客户生命周期管理：行为评分卡在线更新 · 流失预警模型 · 动态额度调整

案例客户生命周期管理

大规模分布式推理

模型分片与并行推理 · 负载均衡策略 · 分布式缓存（Redis Cluste…

大规模分布式推理模型分片

模型可解释性在线化

LIME/SHAP在线解释服务 · 解释结果缓存 · 解释结果可视化

模型可解释性线化

模型合规与审计

模型文档自动化 · 决策日志记录 · 监管要求下的模型可追溯性

模型合规审计

推理成本计算模型 · Spot实例与预留实例选择 · 模型压缩与蒸馏

成本优化推理成本计算模型

灾难恢复与高可用

多活部署 · 数据备份与恢复 · 故障转移与自动扩容

灾难恢复高可用

联邦学习在信用评分中的应用 · AutoML与在线学习结合 · 大模型在风控中的探索

未来趋势联邦学习

课程总结与项目实战

综合项目架构设计 · 关键代码实现 · 部署与演示

课程总结项目实战