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model serving催收模型上线实践

共计 30 章节
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01
催收模型概述
催收业务场景 · 模型在催收流程中的角色 · 模型上线面临的挑战
催收模型概述催收业务场景
02
模型开发环境搭建
Python环境配置 · 依赖管理（pip/conda） · 虚拟环境最佳实践
模型开发环境搭建Python
03
催收模型特征工程
特征来源（内部数据 · 外部数据） · 特征处理流水线
催收模型特征工程特征来源
04
模型训练与验证
训练/验证/测试集划分 · 交叉验证策略 · 模型评估指标（AUC
模型训练验证
05
模型序列化与版本管理
模型保存格式（pickle · joblib · ONNX）
模型序列化版本管理
06
模型服务框架选型
Flask vs FastAPI v…
模型服务框架选型Flask
07
FastAPI基础入门
路由 · 请求/响应模型 · 异步处理
FastAPI基础入门
08
构建第一个催收模型API
加载模型 · 定义预测端点 · 输入输出Schema设计
API构建第一个催收模…
09
模型API性能优化
批处理 · 缓存 · 异步IO
API模型
10
模型API安全与认证
API Key · JWT认证 · 速率限制
API模型
11
模型容器化
Dockerfile编写 · 多阶段构建 · 镜像瘦身最佳实践
模型容器化Dockerfile
12
Docker Compose编排
模型服务+数据库+缓存服务组合部署
DockerCompose
13
模型上线前的压力测试
Locust/JMeter使用 · QPS/TPS指标 · 资源瓶颈分析
模型上线前的压力…Locust/JMete…
14
模型上线前的AB测试设计
流量切分 · 实验组/对照组 · 统计显著性检验
AB模型上线前的
15
模型灰度发布策略
金丝雀发布 · 蓝绿部署 · 滚动更新
模型灰度发布策略金丝雀发布
16
模型监控体系搭建
预测延迟 · 吞吐量 · 错误率
模型监控体系搭建预测延迟
17
模型数据漂移检测
PSI（群体稳定性指标） · 特征分布对比 · 告警阈值设置
模型数据漂移检测PSI
18
模型性能衰退检测
实时AUC计算 · KS趋势监控 · 模型回滚触发条件
模型性能衰退检测AUC
19
模型日志与审计
请求日志记录 · 预测结果存储 · 可追溯性设计
模型日志审计
20
模型配置中心
使用Consul/etcd管理模型版… · 特征开关 · 阈值参数
模型配置Consul/etcd
21
模型特征存储服务
Feast/Tecton集成 · 在线特征获取 · 特征新鲜度保证
模型特征存储服务Feast/Tecton
22
模型批处理与实时推理
离线批量评分 vs 在线实时推理架构…
模型批处理实时推理
23
模型服务高可用设计
负载均衡 · 健康检查 · 熔断机制
模型服务高可用设…负载均衡
24
模型服务弹性伸缩
Kubernetes HPA · 基于QPS的自动扩缩容
模型服务弹性伸缩Kubernetes
25
模型上线CI/CD流水线
GitLab CI/GitHub A… · 模型测试 · 自动部署
CI/CD模型上线
26
模型A/B测试平台搭建
实验管理 · 流量分配 · 结果分析看板
A/B模型
27
模型解释性服务
SHAP/LIME集成 · 特征重要性展示 · 决策理由生成
模型解释性服务SHAP/LIME
28
催收模型合规与隐私
数据脱敏 · 合规检查 · 模型公平性评估
催收模型合规隐私
29
模型上线故障排查
常见问题（OOM · 延迟飙升 · 预测错误）
模型上线故障排查OOM
30
催收模型上线全流程复盘
从开发到生产的最佳实践总结 · 常见坑点与避坑指南
催收模型上线全流…从开发到生产的最…