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XGBoost模型在线评分部署实战

共计 30 章节
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01
课程导论与目标
XGBoost在线评分部署的整体架构 · 课程目标 · 前置知识要求
课程导论目标
02
XGBoost模型基础回顾
XGBoost原理 · 核心参数（max_depth · learning_rate
XGBoost模型基础回顾
03
模型序列化与反序列化
使用pickle/joblib保存和… · 模型文件管理最佳实践
模型序列化反序列化
04
Flask框架快速入门
Flask安装 · 路由 · 请求与响应
Flask框架快速入门
05
构建第一个评分API
创建Flask应用 · 加载XGBoost模型 · 实现/predict端点
API构建第一个评分
06
API输入输出设计
定义请求体Schema（特征顺序 · 数据类型） · 响应格式（预测值
API输入输出设计
07
请求验证与异常处理
使用marshmallow或pyda… · 捕获模型推理异常 · 返回友好错误信息
请求验证异常处理
08
特征工程流水线封装
将训练时的预处理（缺失值填充 · 标准化 · 编码）封装为Pipeline
特征工程流水线封…将训练时的预处理
09
使用Docker容器化部署
编写Dockerfile · 构建镜像 · 运行容器
Docker使用
10
Docker Compose多服务编排
将Flask应用 · Redis · Nginx组合为多容器应用
DockerCompose
11
使用Gunicorn + Nginx生产化部署
Gunicorn配置（workers · threads） · Nginx反向代理与负载均衡
GunicornNginx
12
API性能优化
模型推理异步化（Celery） · 缓存预测结果（Redis） · 批量推理接口
API性能优化
13
模型版本管理
API路径版本控制（/v1/pred… · /v2/predict） · 模型注册表设计
模型版本管理API
14
A/B测试与灰度发布
在API层实现流量切分 · 同时部署新旧模型进行对比
A/B测试
15
监控与日志
集成Prometheus指标（请求数 · 延迟 · 错误率）
监控日志
16
健康检查与自动恢复
实现/healthz和/readyz… · Kubernetes livenes…
健康检查自动恢复
17
使用FastAPI替代Flask
FastAPI异步特性 · 自动生成OpenAPI文档 · 性能对比
FastAPIFlask
18
gRPC服务部署
定义protobuf文件 · 生成gRPC服务端 · 与REST API对比
gRPC服务部署
19
ONNX Runtime加速
将XGBoost模型转换为ONNX格… · 使用ONNX Runtime进行推理
ONNXRuntime
20
Triton Inference Server部署
配置Triton模型仓库 · 使用Triton客户端调用XGBoo…
TritonInference
21
Serverless部署（AWS Lambda）
将模型打包为Lambda函数 · 使用API Gateway触发
ServerlessAWS
22
Serverless部署（阿里云函数计算）
部署XGBoost模型到函数计算 · 配置HTTP触发器
Serverless部署
23
边缘端部署（树莓派）
在ARM架构上编译XGBoost · 优化模型大小与推理速度
边缘端部署树莓派
24
安全加固
API认证（JWT） · 速率限制（Flask-Limiter… · HTTPS配置
安全加固API
25
压力测试与容量规划
使用Locust进行负载测试 · 根据QPS规划实例数
压力测试容量规划
26
CI/CD流水线
使用GitHub Actions自动… · 构建Docker镜像 · 部署到服务器
CI/CD流水线
27
模型漂移检测
部署后监控特征分布变化（PSI） · 预测分布变化 · 触发重训练告警
模型漂移检测PSI
28
多模型集成部署
在一个服务中同时部署XGBoost · LightGBM · 神经网络
多模型集成部署XGBoost
29
实战案例
信用卡欺诈检测模型部署
实战案例信用卡欺诈检测模…
30
课程总结与进阶方向
常见问题排错 · 学习资源推荐 · MLOps与Kubeflow简介
课程总结进阶方向