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商户风险评分模型部署全流程

共计 30 章节
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01
课程导论与项目背景
商户风险评分模型的定义 · 业务价值 · 部署全流程概览（数据→特征→模型→A…
课程导论项目背景
02
环境准备与工具链搭建
Python虚拟环境 · Docker · Kubernetes
环境准备工具链搭建
03
数据采集与接入
商户交易流水 · 工商信息 · 黑名单
数据采集接入
04
数据质量探查与清洗
缺失值 · 异常值 · 重复值
数据质量探查清洗
05
特征工程（上）
基础统计特征（交易频次 · 金额均值/方差 · 夜间交易占比）
特征工程基础统计特征
06
特征工程（下）
时序特征（滑动窗口聚合 · 环比/同比） · 文本特征（商户名称NLP嵌入）
特征工程时序特征
07
特征存储与特征平台
使用Feast或自定义特征存储 · 实现离线/在线特征一致性
特征存储特征平台
08
模型选型与基线建立
逻辑回归 · XGBoost · LightGBM
模型选型基线建立
09
模型训练与超参数调优
交叉验证 · 网格搜索 · 贝叶斯优化
模型训练超参数调优
10
模型评估与验证
KS · AUC · Gini
模型评估验证
11
模型解释性与可解释性工具
SHAP · LIME · 特征重要性排序
模型解释性可解释性工具
12
模型序列化与版本管理
使用joblib/pickle/ON… · MLflow Model Regis…
模型序列化版本管理
13
模型打包与容器化
编写Dockerfile · 构建包含模型 · 依赖
模型打包容器化
14
模型服务化接口设计（API）
使用FastAPI定义RESTful… · /health · /batch_predict）
API模型服务化接口设…
15
请求与响应Schema设计
Pydantic模型定义输入特征 · 输出分数 · 风险等级
Schema请求
16
在线预测性能优化
异步处理 · 批处理 · 缓存策略
线预测性能优化异步处理
17
模型部署到Kubernetes
编写Deployment · Service · Ingress YAML
Kubernetes模型部署到
18
灰度发布与A/B测试
使用Istio或Nginx实现流量切… · 对比新旧模型效果
A/B灰度发布
19
模型监控指标采集
预测分布 · 响应延迟 · QPS
模型监控指标采集预测分布
20
模型漂移检测与告警
数据漂移（PSI） · 概念漂移（DDM） · 模型性能衰减监控
模型漂移检测告警
21
模型回滚与热更新
Kubernetes滚动更新策略 · 版本回退 · 蓝绿部署
模型回滚热更新
22
离线批量评分架构
使用Spark或Airflow调度大…
离线批量评分架构Spark
23
实时流式评分架构
使用Kafka + Flink +…
实时流式评分架构Kafka
24
模型安全与访问控制
API鉴权（JWT） · 输入校验 · 防重放攻击
模型安全访问控制
25
模型合规与审计
评分日志记录 · 决策链路追踪 · 监管报表生成
模型合规审计
26
模型持续集成/持续部署（CI/CD）
GitLab CI + Jenkin…
CI/CD模型持续集成
27
模型文档与知识库
使用Sphinx或MkDocs生成模… · API文档 · 运维手册
模型文档知识库
28
案例实战
从零部署一个商户欺诈评分模型（数据→…
案例实战从零部署一个商户…
29
常见问题与排错指南
模型加载失败 · OOM · 延迟飙升
常见问题排错指南
30
课程总结与最佳实践
MLOps成熟度模型 · 未来趋势（联邦学习 · 边缘部署）
课程总结最佳实践