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018-AI DevOps实战:从代码到部署全自动化
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《AI DevOps领域全景通识》
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AI DevOps领域全景通识
共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · AI DevOps的定义与价值
课程导入
学习目标
02
DevOps基础
核心概念 · 持续集成/持续部署(CI/CD) · 基础设施即代码(IaC)
DevOps
核心概念
03
AI基础
机器学习基本概念 · 模型生命周期 · AI项目特点
AI
机器学习基本概念
04
AI与DevOps的结合
AI DevOps的动机 · 挑战与收益
AI
DevOps
05
AI DevOps工具链
常用工具(如Jenkins · GitLab CI · Kubeflow
AI
DevOps
06
环境与配置管理
开发 · 测试 · 生产环境的隔离与配置管理
环境
配置管理
07
版本控制与协作
Git工作流 · 代码与模型版本管理
版本控制
协作
08
持续集成(CI)实践
自动化构建 · 测试 · 代码质量检查
CI
持续集成
09
持续部署(CD)实践
自动化部署策略 · 蓝绿部署 · 金丝雀发布
CD
持续部署
10
模型训练与实验管理
实验跟踪 · 超参数调优 · 模型注册
模型训练
实验管理
11
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
12
模型部署模式
在线推理 · 批量推理 · 边缘部署
模型部署模式
线推理
13
模型监控与日志
性能监控 · 数据漂移检测 · 日志收集
模型监控
日志
14
模型版本与回滚
模型版本控制 · 回滚策略
模型版本
回滚
15
数据管道与特征工程
数据集成 · 特征存储 · 数据质量
数据管道
特征工程
16
自动化测试
单元测试 · 集成测试 · 模型测试
自动化测试
单元测试
17
安全与合规
DevSecOps · 模型安全 · 隐私保护
安全
合规
18
容器化与编排
Docker · Kubernetes在AI DevO…
容器化
编排
19
基础设施即代码(IaC)
Terraform · Ansible在AI环境中的应用
IaC
基础设施即代码
20
CI/CD流水线设计
端到端流水线案例(训练到部署)
CI/CD
流水线设计
21
案例实战
使用开源工具搭建AI DevOps流…
案例实战
AI
22
案例实战
模型持续交付与自动化部署
案例实战
模型持续交付
23
案例实战
监控与告警系统实现
案例实战
监控
24
常见问题与解决方案
流水线失败 · 模型漂移 · 资源管理
常见问题
解决方案
25
团队协作与流程优化
DevOps文化 · 跨职能团队协作
团队协作
流程优化
26
AI DevOps的进阶实践
AutoML · 模型可解释性 · MLOps
AI
DevOps
27
AI DevOps的扩展
多环境管理 · 多云策略
AI
DevOps
28
综合项目
从零构建一个AI DevOps系统
综合项目
AI
29
课程总结
核心要点回顾 · 学习路径建议
课程总结
核心要点回顾
30
综合提升
AI DevOps未来趋势与职业发展
综合提升
AI
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