MLOps（模型部署與監(jiān)控）培訓(xùn)課程
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【培訓(xùn)對(duì)象】
機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、DevOps工程師，以及希望將機(jī)器學(xué)習(xí)模型高效、穩(wěn)定地部署到生產(chǎn)環(huán)境的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。
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【培訓(xùn)目標(biāo)】
一、 理解MLOps的核心概念和挑戰(zhàn)，掌握構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)持續(xù)集成與持續(xù)交付（CI/CD）流水線的方法。
二、 熟練使用主流MLOps工具和平臺(tái)（如Kubeflow, MLflow, Airflow等）實(shí)現(xiàn)模型的版本管理、部署和監(jiān)控。
三、 具備將模型部署為高可用、可擴(kuò)展的在線推理服務(wù)或離線批處理作業(yè)的能力。
四、 建立模型監(jiān)控和漂移檢測(cè)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)環(huán)境模型的全生命周期管理。
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【培訓(xùn)內(nèi)容介紹】
一、 MLOps簡(jiǎn)介與價(jià)值：從ML實(shí)驗(yàn)到生產(chǎn)落地的挑戰(zhàn)，MLOps的核心原則。
二、 ML項(xiàng)目開發(fā)環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)化：使用Docker和Conda等工具保證環(huán)境一致性。
三、 實(shí)驗(yàn)跟蹤與模型版本管理：使用MLflow、Weights & Biases等工具記錄參數(shù)、指標(biāo)和模型產(chǎn)物。
四、 ML流水線構(gòu)建：使用Kubeflow Pipelines、Apache Airflow編排數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練、評(píng)估等步驟。
五、 模型持續(xù)集成（CI）與持續(xù)交付（CD）：在代碼倉庫中管理模型和代碼，自動(dòng)化觸發(fā)構(gòu)建和測(cè)試。
六、 模型部署策略：在線服務(wù)（REST/gRPC API）、批處理、邊緣計(jì)算部署。
七、 模型服務(wù)框架：使用TensorFlow Serving、TorchServe、ONNX Runtime等部署高性能模型服務(wù)。
八、 A/B測(cè)試與金絲雀發(fā)布：在生產(chǎn)環(huán)境中安全地測(cè)試新模型。
九、 模型監(jiān)控：監(jiān)控模型預(yù)測(cè)性能（延遲、吞吐量）和預(yù)測(cè)質(zhì)量（準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)漂移）。
十、 模型漂移檢測(cè)與觸發(fā)重訓(xùn)練：檢測(cè)概念漂移和數(shù)據(jù)漂移，并自動(dòng)觸發(fā)模型重訓(xùn)練流水線。
十一、 MLOps平臺(tái)與工具鏈：Kubeflow、Seldon Core、BentoML等開源MLOps平臺(tái)的對(duì)比與實(shí)踐。
十二、 實(shí)戰(zhàn)演練：構(gòu)建一個(gè)完整的MLOps流水線，涵蓋從代碼提交到模型部署、監(jiān)控的全過程。
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服務(wù)特點(diǎn)：
海量專家資源，精準(zhǔn)匹配相關(guān)行業(yè)，相關(guān)項(xiàng)目專家，針對(duì)實(shí)際需求，顧問式咨詢，互動(dòng)式授課，案例教學(xué)，小班授課，實(shí)際項(xiàng)目演示，快捷高效，省時(shí)省力省錢。
專家力量：
中國(guó)科學(xué)院軟件研究所，計(jì)算研究所高級(jí)研究人員
oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達(dá)索等大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家
中科信軟培訓(xùn)中心，資深專家或講師
大多名牌大學(xué)，碩士以上學(xué)歷，相關(guān)技術(shù)專業(yè)，理論素養(yǎng)豐富
多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷，大型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例，熱情，樂于技術(shù)分享
針對(duì)客戶實(shí)際需求，案例教學(xué)，互動(dòng)式溝通，學(xué)有所獲
