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模型serving回测灰度实践

共计 30 章节
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01
模型Serving概述
模型Serving的定义 · 在MLOps中的位置 · 与模型训练的区别
Serving模型
02
Serving架构基础
同步推理与异步推理 · 在线Serving与离线Batch…
Serving架构基础
03
模型部署流程
模型导出（SavedModel/ON… · 模型版本管理 · 模型加载策略
模型部署流程SavedModel/O…
04
Serving框架选型
TensorFlow Serving · TorchServe · Triton Inference S…
Serving框架选型
05
Serving性能指标
QPS · 延迟（P50/P99/P999） · 吞吐量
Serving性能指标
06
Serving压力测试
wrk/ghz/vegeta工具使用 · 并发模型 · 压测脚本编写
Serving压力测试
07
回测概念与价值
回测的定义 · 在模型上线前的必要性 · 与A/B测试的区别
回测概念价值
08
回测数据准备
历史请求日志采集 · 数据清洗 · 特征对齐
回测数据准备历史请求日志采集
09
回测引擎设计
离线回测架构 · 请求重放 · 时间戳对齐
回测引擎设计离线回测架构
10
回测指标计算
准确率 · 召回率 · AUC
回测指标计算准确率
11
回测结果分析
混淆矩阵 · 增益图 · Lift图
回测结果分析混淆矩阵
12
回测自动化
Pipeline编排（Airflow… · 定时回测 · 告警集成
回测自动化Pipeline
13
灰度发布概念
灰度发布定义 · 金丝雀发布 · 蓝绿部署
灰度发布概念灰度发布定义
14
灰度策略设计
按用户ID哈希 · 按地域 · 按流量比例
灰度策略设计ID
15
灰度流量路由
Ingress/Nginx配置 · 服务网格（Istio/Linkerd…
灰度流量路由Ingress/Ngin…
16
灰度指标监控
业务指标对比 · 模型指标对比 · 异常检测
灰度指标监控业务指标对比
17
灰度平台建设
灰度控制台 · 配置中心 · 特征开关（Feature Flag）
灰度平台建设灰度控制台
18
灰度与A/B测试结合
A/B实验设计 · 分流层 · 实验组与对照组
A/B灰度
19
灰度回滚机制
自动回滚策略 · 手动回滚操作 · 版本回退流程
灰度回滚机制自动回滚策略
20
全链路灰度
网关层灰度 · 服务层灰度 · 数据层灰度
全链路灰度网关层灰度
21
Serving可观测性
日志采集（ELK/Loki） · 指标监控（Prometheus/Gr… · 链路追踪（Jaeger/Zipkin…
Serving可观测性
22
模型版本管理
模型注册中心（MLflow/Mode… · 版本标签 · 模型血缘
模型版本管理MLflow/Mode
23
模型热更新
热加载机制 · 蓝绿切换 · 无损更新策略
模型热更新热加载机制
24
Serving安全
模型加密 · 访问控制（RBAC） · 请求鉴权
Serving安全
25
Serving成本优化
GPU共享 · 动态扩缩容（HPA/VPA） · 冷热模型分离
Serving成本优化
26
Serving故障排查
常见错误（OOM/超时/模型加载失败… · 日志分析 · 性能Profiling
Serving故障排查
27
Serving最佳实践
配置规范 · 健康检查 · 优雅关闭
Serving最佳实践
28
端到端实战案例（上）
需求分析 · 架构设计 · Serving部署
端到端实战案例需求分析
29
端到端实战案例（下）
灰度策略配置 · 指标监控 · 异常发现与回滚
端到端实战案例灰度策略配置
30
课程总结与展望
Serving发展趋势（边缘推理/S… · 灰度实践进阶方向
课程总结Serving