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从开发到部署：可解释AI评分接口课程

共计 30 章节
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01
课程导论
可解释AI（XAI）的定义 · 重要性 · 应用场景
课程导论AI
02
环境搭建
Python虚拟环境创建 · 依赖管理（pip/poetry） · 项目目录结构设计
环境搭建Python
03
机器学习基础回顾
回归与分类问题 · 模型训练与评估流程 · 过拟合与欠拟合
机器学习基础回顾回归
04
可解释性基础
全局解释与局部解释 · 模型内在可解释性（线性模型 · 决策树）与事后可解释性（LIME
可解释性基础全局解释
05
LIME原理与实践
LIME（Local Interpr… · 算法步骤 · 在表格数据上的应用示例
LIME原理
06
SHAP原理与实践
SHAP（SHapley Addit… · Shapley值计算 · SHAP在特征重要性分析中的应用
SHAP原理
07
模型训练与保存
使用scikit-learn训练一个… · 并使用joblib/pickle保存…
模型训练保存
08
解释器封装
将LIME和SHAP解释器封装成独立… · 提供统一的`explain()`接口
解释器封装LIME
09
Flask框架入门
Flask安装 · 路由定义 · 请求与响应对象
Flask框架入门
10
构建评分API端点
创建`/predict`端点 · 接收特征数据 · 返回模型预测结果及置信度
API构建评分
11
构建解释API端点
创建`/explain`端点 · 接收预测请求ID · 返回LIME/SHAP解释结果（特征…
API构建解释
12
API错误处理与日志
定义统一的错误响应格式 · 使用Python logging模块…
API错误处理
13
API文档生成
使用Flask-RESTx或Flas…
API文档生成
14
FastAPI框架入门
FastAPI安装 · 路径参数与查询参数 · Pydantic模型定义与数据验证
FastAPI框架入门
15
FastAPI异步特性
async/await在API中的应… · 异步数据库查询与并发请求处理
FastAPI异步特性
16
FastAPI依赖注入
使用Depends管理共享资源（如模… · 解释器实例）
FastAPI依赖注入
17
FastAPI后台任务
使用BackgroundTasks在…
FastAPI后台任务
18
Docker容器化
编写Dockerfile构建API镜… · 使用.dockerignore优化构…
Docker容器化
19
Docker Compose编排
定义docker-compose.y… · 包含API服务与Redis缓存服务
DockerCompose
20
Redis缓存策略
使用Redis缓存模型预测结果与解释… · 减少重复计算 · 提升接口响应速度
Redis缓存策略
21
API性能测试
使用Locust或wrk进行压力测试 · 分析QPS与响应延迟
API性能测试
22
单元测试编写
使用pytest对模型加载 · 预测函数 · 解释函数编写单元测试
单元测试编写pytest
23
集成测试编写
使用TestClient（FastA… · 测试完整API流程
集成测试编写TestClient
24
CI/CD流水线
使用GitHub Actions配置… · Docker镜像构建与推送
CI/CD流水线
25
云平台部署（AWS）
使用Elastic Beanstal… · 配置负载均衡
AWS云平台部署
26
云平台部署（阿里云）
使用容器服务ACK或SAE部署 · 配置SLB与日志服务
云平台部署阿里云
27
HTTPS与安全
配置SSL证书 · API密钥认证 · 速率限制（Rate Limiting…
HTTPS安全
28
监控与告警
集成Prometheus监控指标（请… · 延迟 · 错误率）
监控告警
29
模型版本管理
使用MLflow或DVC管理模型版本 · API支持动态加载指定版本模型
模型版本管理MLflow
30
课程总结与最佳实践
回顾全栈开发流程 · 讨论生产环境中的常见陷阱与优化建议
课程总结最佳实践