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《企业级ML模型交付全流程必修课》
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企业级ML模型交付全流程必修课
共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 企业级ML模型交付的挑战与价值
课程导入
学习目标
02
机器学习基础回顾
监督学习 · 无监督学习 · 模型评估指标(准确率
机器学习基础回顾
监督学习
03
数据工程基础
数据采集 · 数据清洗 · 特征工程
数据工程基础
数据采集
04
模型开发环境搭建
Python环境 · 虚拟环境 · 依赖管理
模型开发环境搭建
Python
05
模型训练与调优
交叉验证 · 超参数调优(网格搜索 · 随机搜索
模型训练
调优
06
模型评估与选择
评估方法 · 模型对比 · 过拟合与欠拟合处理
模型评估
选择
07
模型解释性
特征重要性 · SHAP · LIME
模型解释性
特征重要性
08
模型部署概述
部署目标 · 部署模式(在线 · 批量
模型部署概述
部署目标
09
模型服务化
REST API设计 · Flask/FastAPI实现 · 服务监控
模型服务化
REST
10
容器化部署
Dockerfile编写 · 镜像构建 · 容器编排基础(Docker Comp…
容器化部署
Dockerfile
11
Kubernetes基础
核心概念(Pod · Service · Deployment)
Kubernetes
Pod
12
模型版本管理
模型注册表 · 版本控制 · 模型存储(MLflow
模型版本管理
模型注册表
13
CI/CD for ML
持续集成 · 持续部署 · 自动化测试(数据验证
CI/CD
for
14
模型监控
性能监控(延迟 · 吞吐量) · 数据漂移检测
模型监控
性能监控
15
模型生命周期管理
MLflow · Kubeflow · SageMaker等平台比较
模型生命周期管理
MLflow
16
数据管道与特征存储
Airflow · Feature Store(Feas… · Tecton)
数据管道
特征存储
17
模型安全与合规
数据隐私 · 模型安全 · 合规要求(GDPR等)
模型安全
合规
18
模型A/B测试
实验设计 · 流量分配 · 结果分析
A/B
模型
19
模型回滚与更新
策略 · 蓝绿部署 · 金丝雀发布
模型回滚
更新
20
边缘部署
边缘计算 · 模型压缩 · TensorRT
边缘部署
边缘计算
21
模型性能优化
推理优化 · 量化 · 剪枝
模型性能优化
推理优化
22
案例实战
金融风控模型交付全流程
案例实战
金融风控模型交付…
23
案例实战
推荐系统模型交付全流程
案例实战
推荐系统模型交付…
24
案例实战
计算机视觉模型交付全流程
案例实战
计算机视觉模型交…
25
案例实战
自然语言处理模型交付全流程
案例实战
自然语言处理模型…
26
常见问题与解决方案
部署失败 · 性能瓶颈 · 数据漂移处理
常见问题
解决方案
27
团队协作与流程
跨职能团队 · 敏捷开发 · DevOps与MLOps
团队协作
流程
28
MLOps工具链
Kubeflow · Airflow · MLflow
MLOps
工具链
29
综合项目
从零构建一个企业级ML模型交付流水线
综合项目
ML
30
课程总结与进阶方向
最佳实践 · 未来趋势(AutoML · LLMOps)
课程总结
进阶方向
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