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GraphSAGE模型上线与收益评估方法

共计 30 章节
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01
课程导论
GraphSAGE模型简介 · 上线与收益评估的重要性 · 课程目标与学习路径
课程导论GraphSAGE
02
GraphSAGE核心原理回顾
采样与聚合机制 · 归纳式学习 · 无监督与有监督损失函数
GraphSAGE核心原理回顾
03
模型导出与序列化
PyTorch模型保存与加载 · ONNX导出 · TorchScript转换
模型导出序列化
04
模型服务化架构设计
微服务拆分 · 推理引擎选型（TorchServe/… · API网关设计
模型服务化架构设…微服务拆分
05
推理服务部署
Docker容器化 · Kubernetes部署 · GPU资源调度与自动扩缩容
推理服务部署Docker
06
在线推理Pipeline
请求预处理 · 邻居采样 · 特征拼接
Pipeline线推理
07
特征存储与在线获取
特征仓库设计（Feast/Redis… · 实时特征计算 · 特征一致性校验
特征存储线获取
08
图结构在线服务
动态图更新 · 邻居查询优化（Neo4j/Janus… · 缓存策略
图结构线服务
09
模型版本管理
模型注册中心（MLflow） · 版本回滚 · A/B测试流量切分
模型版本管理MLflow
10
上线前离线评估
离线指标（Recall/NDCG） · 离线数据集构建 · 评估Pipeline自动化
上线前离线评估Recall/NDCG
11
在线A/B测试设计
实验分组策略 · 分流算法（哈希/分层） · 最小样本量计算
A/B测试设计
12
在线评估指标体系
业务指标（CTR/CVR） · 模型指标（AUC/LogLoss） · 延迟与吞吐量
线评估指标体系CTR/CVR
13
收益归因分析
增量收益计算 · DID（双重差分）方法 · 辛普森悖论排查
收益归因分析增量收益计算
14
监控与告警体系
模型漂移检测（Data Drift/… · 特征分布监控 · 推理延迟监控
监控告警体系
15
日志收集与链路追踪
请求日志Schema · OpenTelemetry集成 · ELK/Kibana可视化
日志收集链路追踪
16
模型热更新与灰度发布
蓝绿部署 · 金丝雀发布 · 自动回滚策略
模型热更新灰度发布
17
性能优化
批处理推理 · 算子融合 · 量化（INT8/FP16）
性能优化批处理推理
18
成本控制
GPU利用率优化 · Spot实例使用 · 推理缓存（LRU/TTL）
成本控制GPU
19
安全与权限控制
模型加密 · API鉴权（JWT/OAuth） · 输入校验防注入
安全权限控制
20
多租户支持
租户隔离 · 资源配额 · 个性化模型路由
多租户支持租户隔离
21
离线-在线一致性校验
特征一致性 · 模型输出一致性 · 数据时间戳对齐
离线线一致性校验
22
数据回传与闭环
在线日志落盘 · 离线特征重算 · 模型增量训练
数据回传闭环
23
收益评估报告模板
报告结构 · 关键图表（折线图/柱状图） · 结论与建议
收益评估报告模板报告结构
24
案例实战
电商推荐场景GraphSAGE上线全…
案例实战GraphSAGE
25
案例实战
社交网络好友推荐场景收益评估
案例实战社交网络好友推荐…
26
案例实战
金融风控场景模型上线与监控
案例实战金融风控场景模型…
27
常见问题与排障
模型加载失败 · 推理超时 · 特征缺失
常见问题排障
28
工具与平台选型
Kubeflow · Seldon Core · BentoML
工具平台选型
29
未来趋势
大规模图推理 · 联邦图学习 · AutoML for GNN
未来趋势大规模图推理
30
课程总结
核心知识回顾 · 最佳实践清单 · 推荐学习资源
课程总结核心知识回顾