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課程培訓(xùn)
MLOps模型全生命周期管理培訓(xùn)課程(訓(xùn)練、部署、監(jiān)控與

MLOps模型全生命周期管理培訓(xùn)課程(訓(xùn)練、部署、監(jiān)控與迭代)

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  • 【培訓(xùn)對象】
    機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、ML平臺工程師、DevOps工程師,負(fù)責(zé)將機(jī)器學(xué)習(xí)模型投入生產(chǎn)并持續(xù)運(yùn)維的團(tuán)隊(duì)。

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  • 【培訓(xùn)目標(biāo)】
    一、 深刻理解MLOps的理念和實(shí)踐框架,掌握模型從開發(fā)到生產(chǎn)再退役的全生命周期管理方法。
    二、 掌握模型實(shí)驗(yàn)跟蹤、版本管理、模型注冊的核心工具和方法(如MLflow)。
    三、 能夠設(shè)計(jì)和構(gòu)建自動化的模型訓(xùn)練、部署和監(jiān)控流水線(CI/CD/CT)。
    四、 具備模型監(jiān)控、漂移檢測和自動重訓(xùn)練的能力,確保生產(chǎn)環(huán)境模型的長期穩(wěn)定有效。

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  • 【培訓(xùn)內(nèi)容介紹】
    一、 MLOps概述與核心價(jià)值:MLOps的定義、目標(biāo)和挑戰(zhàn),對比DevOps與MLOps,MLOps的成熟度模型。
    二、 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)管理:實(shí)驗(yàn)跟蹤工具(MLflow Tracking)的使用,記錄參數(shù)、指標(biāo)、代碼和模型產(chǎn)物,實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)的可復(fù)現(xiàn)性。
    三、 模型版本管理與模型注冊:使用模型注冊表(Model Registry)管理模型的不同版本,管理模型的生命周期階段(Staging, Production, Archived)。
    四、 機(jī)器學(xué)習(xí)流水線構(gòu)建(一):流水線編排工具(Apache Airflow, Kubeflow Pipelines)介紹,將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練、評估等步驟編排為自動化流水線。
    五、 機(jī)器學(xué)習(xí)流水線構(gòu)建(二):特征存儲(Feature Store)的概念與作用,實(shí)現(xiàn)在線/離線特征的一致性復(fù)用。
    六、 模型持續(xù)集成(CI)與持續(xù)交付(CD):在CI/CD流水線中集成模型訓(xùn)練和驗(yàn)證,自動化模型測試(數(shù)據(jù)驗(yàn)證、模型驗(yàn)證)。
    七、 模型部署策略實(shí)踐:在線服務(wù)(REST/gRPC API)部署,批處理部署,邊緣端部署,模型服務(wù)框架(TensorFlow Serving, TorchServe, BentoML)的使用。
    八、 模型服務(wù)的高可用與彈性伸縮:利用Kubernetes部署模型服務(wù),配置水平自動伸縮(HPA),實(shí)現(xiàn)高并發(fā)下的穩(wěn)定服務(wù)。
    九、 模型監(jiān)控體系構(gòu)建(一):監(jiān)控系統(tǒng)性能指標(biāo)(延遲、吞吐量、資源消耗)和模型預(yù)測指標(biāo)(預(yù)測分布、置信度)。
    十、 模型監(jiān)控體系構(gòu)建(二):數(shù)據(jù)漂移(Data Drift)和概念漂移(Concept Drift)的檢測方法與工具,設(shè)置告警規(guī)則。
    十一、 模型自動重訓(xùn)練與迭代:根據(jù)漂移檢測結(jié)果或周期性計(jì)劃,自動觸發(fā)重訓(xùn)練流水線,實(shí)現(xiàn)模型的持續(xù)學(xué)習(xí)與迭代。
    十二、 實(shí)戰(zhàn)演練:基于一個(gè)實(shí)際項(xiàng)目,搭建一套完整的MLOps平臺,實(shí)現(xiàn)從代碼提交、模型訓(xùn)練、自動部署到生產(chǎn)監(jiān)控和觸發(fā)重訓(xùn)練的全流程閉環(huán)。





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