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AI DevOps全流程知识框架

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · AI DevOps的核心理念与价值
课程导入学习目标
02
DevOps基础
持续集成 · 持续交付 · 持续部署的基本概念与工具链
DevOps持续集成
03
AI与机器学习基础
机器学习生命周期 · 模型开发与部署的基本流程
AI机器学习基础
04
AI DevOps概述
AI DevOps的定义 · 与传统DevOps的区别 · 关键挑战
AIDevOps
05
数据管理
数据版本控制 · 数据质量检查 · 数据管道自动化
数据管理数据版本控制
06
模型版本控制
模型注册 · 模型元数据管理 · 模型与代码的协同版本
模型版本控制模型注册
07
实验跟踪
实验记录 · 指标比较 · 超参数管理
实验跟踪实验记录
08
CI/CD for ML
机器学习流水线的持续集成与持续交付
CI/CDfor
09
模型训练自动化
自动化训练管道 · 分布式训练 · 超参数调优
模型训练自动化自动化训练管道
10
模型评估与验证
离线评估 · 在线评估 · A/B测试
模型评估验证
11
模型部署策略
在线部署 · 批处理部署 · 边缘部署
模型部署策略线部署
12
模型服务化
模型服务框架 · API设计 · 性能优化
模型服务化模型服务框架
13
监控与可观测性
模型性能监控 · 数据漂移检测 · 系统日志
监控可观测性
14
模型治理与合规
模型审计 · 公平性 · 隐私保护
模型治理合规
15
基础设施即代码
Terraform · Kubernetes · 容器化在AI DevOps中的应用
基础设施即代码Terraform
16
配置管理
环境配置 · 特征存储 · 模型配置管理
配置管理环境配置
17
自动化测试
数据测试 · 模型测试 · 集成测试
自动化测试数据测试
18
安全与合规
安全扫描 · 漏洞管理 · 合规检查
安全合规
19
团队协作与流程
跨职能团队 · GitOps · MLOps角色
团队协作流程
20
案例实战
构建一个简单的AI DevOps流水…
案例实战AI
21
案例实战
使用Kubeflow实现机器学习管道
案例实战Kubeflow
22
案例实战
使用MLflow进行实验跟踪与模型管…
案例实战MLflow
23
案例实战
使用Airflow编排数据管道
案例实战Airflow
24
案例实战
模型监控与告警系统实现
案例实战模型监控
25
常见问题
数据漂移与概念漂移的应对策略
常见问题数据漂移
26
常见问题
模型版本回滚与多模型管理
常见问题模型版本回滚
27
常见问题
CI/CD中的模型测试策略
常见问题CI/CD
28
综合提升
从DevOps到MLOps的演进路径
综合提升DevOps
29
综合提升
AI DevOps的自动化与智能化趋…
综合提升AI
30
综合提升
构建企业级AI DevOps平台的最…
综合提升AI