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AI模型灰度发布与回滚实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 灰度发布与回滚在AI模型生命周期中的…
课程导入学习目标
02
基础知识
灰度发布与回滚的基本概念 · 术语（如金丝雀发布 · 蓝绿部署
基础知识灰度发布
03
环境准备
搭建模型部署所需的开发环境 · 容器化技术（Docker）和编排工具…
环境准备搭建模型部署所需…
04
模型版本管理
模型版本控制方法 · 模型仓库的使用（如MLflow · DVC）及版本回退策略
模型版本管理模型版本控制方法
05
流量路由基础
理解服务网格（如Istio）和API…
流量路由基础Istio
06
灰度发布策略设计
设计灰度发布策略（如按用户 · 按地域 · 按比例）及选择依据
灰度发布策略设计设计灰度发布策略
07
金丝雀发布实战
使用Kubernetes和Istio… · 逐步放量并监控
金丝雀发布实战Kubernetes
08
蓝绿部署实战
实现蓝绿部署 · 切换流量并快速回滚
蓝绿部署实战实现蓝绿部署
09
A/B测试与模型评估
在灰度环境中进行A/B测试 · 比较新旧模型性能指标
A/B测试
10
监控与可观测性
配置日志 · 指标和追踪 · 实时监控灰度发布过程中的模型表现
监控可观测性
11
自动回滚机制
设置自动回滚触发条件（如错误率 · 延迟阈值）及实现方法
自动回滚机制设置自动回滚触发…
12
手动回滚操作
在异常情况下手动回滚的步骤和注意事项
手动回滚操作异常情况下手动回…
13
回滚策略对比
比较不同回滚策略（全量回滚 · 逐步回滚）的优缺点
回滚策略对比比较不同回滚策略
14
案例实战
某推荐系统模型灰度发布与回滚全流程
案例实战某推荐系统模型灰…
15
案例实战
某自然语言处理模型灰度发布与回滚全流…
案例实战某自然语言处理模…
16
案例实战
某计算机视觉模型灰度发布与回滚全流程
案例实战某计算机视觉模型…
17
常见问题
灰度发布中流量分配不均 · 模型版本不一致等问题的排查
常见问题灰度发布
18
常见问题
回滚过程中数据不一致 · 缓存问题及解决方案
常见问题回滚过程
19
常见问题
监控指标误报 · 告警风暴的处理
常见问题监控指标误报
20
性能优化
灰度发布中的资源优化 · 自动扩缩容配置
性能优化灰度发布
21
安全与合规
灰度发布中的数据隐私 · 模型安全及合规要求
安全合规
22
工具链整合
整合CI/CD管道（如Jenkins · GitLab CI）实现自动化灰度发…
工具链整合CI/CD
23
平台实践
在主流云平台（AWS · Azure · GCP）上实现模型灰度发布
平台实践AWS
24
开源工具实践
使用Seldon Core · KFServing等开源工具进行灰度…
开源工具实践Seldon
25
综合实战
构建一个完整的AI模型灰度发布与回滚…
综合实战AI
26
综合实战
设计一个多模型灰度发布与回滚的架构
综合实战设计一个多模型灰…
27
综合实战
模拟故障场景 · 演练灰度发布与回滚流程
综合实战模拟故障场景
28
最佳实践
总结灰度发布与回滚的最佳实践和常见误…
最佳实践总结灰度发布
29
未来趋势
AI模型发布的新趋势（如渐进式交付 · GitOps）
未来趋势AI
30
课程总结
回顾核心知识点 · 提供进一步学习资源
课程总结回顾核心知识点