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本课程属于：018-AI DevOps实战：从代码到部署全自动化 AI与大模型 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。

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从代码到部署AI DevOps初探

共计 30 章节

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学习目标 · 课程结构 · AI与DevOps结合的价值

课程导入学习目标

AI项目生命周期

从数据准备 · 模型训练到部署的完整流程

AI项目生命周期

核心概念 · CI/CD · 基础设施即代码

DevOps核心概念

AI与DevOps的融合

MLOps的兴起 · 挑战与最佳实践

Python · Docker · Kubernetes

环境搭建Python

Git在AI项目中的应用 · 管理代码 · 数据和模型

版本控制Git

数据版本管理

DVC等工具实现数据可追溯性

数据版本管理DVC

模型版本管理

MLflow等工具跟踪实验和模型

模型版本管理MLflow

持续集成（CI）

自动化测试 · 代码质量检查在AI项目中的应用

持续部署（CD）

模型部署策略 · 蓝绿部署 · 金丝雀发布

容器化基础

Dockerfile编写 · 镜像构建与优化

容器化基础Dockerfile

Kubernetes核心概念 · 部署AI服务

容器编排Kubernetes

模型服务化

使用Flask/FastAPI/Te…

模型服务化Flask/FastAP…

性能监控 · 数据漂移检测 · 日志管理

模型监控性能监控

自动化训练管道

使用Kubeflow或Airflow…

自动化训练管道Kubeflow

超参数调优自动化

Optuna等工具集成到管道

超参数调优自动化Optuna

模型评估与验证

离线评估 · A/B测试设计

模型评估验证

安全与合规

模型安全 · 数据隐私 · 访问控制

从零构建一个图像分类模型的CI/CD…

案例实战CI/CD

NLP模型的部署与监控

案例实战NLP

推荐系统的MLOps实践

案例实战MLOps

处理数据不一致 · 模型漂移 · 管道失败

常见问题处理数据不一致

资源管理 · 成本优化 · 扩展性

常见问题资源管理

角色分工 · 工作流设计 · 代码审查

团队协作角色分工

工具链整合

GitHub Actions · Jenkins · GitLab CI等

工具链整合GitHub

AWS SageMaker · Azure ML · Google AI Platform

将模型部署到移动端或IoT设备

边缘部署IoT

模型解释性

SHAP · LIME在监控中的应用

模型解释性SHAP

设计一个完整的AI DevOps解决…

关键要点回顾 · 未来趋势 · 学习路径建议

课程总结关键要点回顾