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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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AI DevOps与MLOps融合必修课

共计 30 章节

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学习目标 · 课程结构 · AI DevOps与MLOps的定义…

课程导入学习目标

DevOps核心原则 · MLOps生命周期 · AI项目与传统软件开发的差异

基础概念DevOps

Python · Docker · Kubernetes

环境搭建Python

Git高级操作 · 数据版本管理（DVC） · 模型版本管理（MLflow Mode…

版本控制Git

自动化测试 · 代码质量检查 · 构建流水线设计

持续集成自动化测试

部署策略（蓝绿 · 金丝雀） · 模型部署模式（在线

持续交付部署策略

容器化技术

Dockerfile编写 · 镜像优化 · 容器编排基础

容器化技术Dockerfile

Kubernetes基础

Pod · Service · Deployment

Kubernetes进阶

Helm包管理 · 自动扩缩容 · 资源限制与监控

Kubernetes进阶

CI/CD流水线实战

构建一个简单的ML模型训练与部署流水…

CI/CD流水线实战

实验跟踪 · 模型打包 · 模型注册与版本管理

MLflow实验跟踪

数据采集 · 清洗 · 特征工程自动化（如Airflow

数据管道数据采集

模型训练自动化

超参数调优 · 分布式训练 · GPU资源管理

模型训练自动化超参数调优

模型评估与验证

离线评估 · 在线评估 · A/B测试设计

模型评估验证

使用TensorFlow Servi… · TorchServe · ONNX Runtime等

模型部署TensorFlow

监控与日志

模型性能监控 · 数据漂移检测 · 日志收集与分析（Prometheus

告警与自愈

设置告警规则 · 自动回滚 · 故障恢复策略

安全与合规

模型安全 · 数据隐私 · 访问控制

Kubeflow · Seldon Core · KFServing等工具的比较与选型

协作流程 · 自动化思维 · 持续改进

使用GitLab CI/CD部署一个…

案例实战GitLab

使用Jenkins和Kubernet…

案例实战Jenkins

构建一个端到端的MLOps平台（包括… · 训练 · 部署

案例实战MLOps

处理模型漂移 · 数据版本冲突 · 部署回滚等

常见问题处理模型漂移

加速训练 · 优化推理延迟 · 资源利用率提升

性能优化加速训练

云资源成本优化 · 按需扩缩容 · Spot实例使用

成本管理云资源成本优化

角色分工 · 流程规范 · 文档与知识管理

团队协作角色分工

设计并实现一个完整的AI应用 · 从数据到部署再到监控

MLOps与DevSecOps · AIOps · 模型可解释性

前沿趋势MLOps

核心要点回顾 · 学习路径建议 · 认证与职业发展

课程总结核心要点回顾