MLOps模型全生命周期管理培训课程（训练、部署、监控与迭代）
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【培训对象】
机器学习工程师、数据科学家、ML平台工程师、DevOps工程师，负责将机器学习模型投入生产并持续运维的团队。
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【培训目标】
一、 深刻理解MLOps的理念和实践框架，掌握模型从开发到生产再退役的全生命周期管理方法。
二、 掌握模型实验跟踪、版本管理、模型注册的核心工具和方法（如MLflow）。
三、 能够设计和构建自动化的模型训练、部署和监控流水线（CI/CD/CT）。
四、 具备模型监控、漂移检测和自动重训练的能力，确保生产环境模型的长期稳定有效。
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【培训内容介绍】
一、 MLOps概述与核心价值：MLOps的定义、目标和挑战，对比DevOps与MLOps，MLOps的成熟度模型。
二、 机器学习实验管理：实验跟踪工具（MLflow Tracking）的使用，记录参数、指标、代码和模型产物，实现实验的可复现性。
三、 模型版本管理与模型注册：使用模型注册表（Model Registry）管理模型的不同版本，管理模型的生命周期阶段（Staging, Production, Archived）。
四、 机器学习流水线构建（一）：流水线编排工具（Apache Airflow, Kubeflow Pipelines）介绍，将数据准备、训练、评估等步骤编排为自动化流水线。
五、 机器学习流水线构建（二）：特征存储（Feature Store）的概念与作用，实现在线/离线特征的一致性复用。
六、 模型持续集成（CI）与持续交付（CD）：在CI/CD流水线中集成模型训练和验证，自动化模型测试（数据验证、模型验证）。
七、 模型部署策略实践：在线服务（REST/gRPC API）部署，批处理部署，边缘端部署，模型服务框架（TensorFlow Serving, TorchServe, BentoML）的使用。
八、 模型服务的高可用与弹性伸缩：利用Kubernetes部署模型服务，配置水平自动伸缩（HPA），实现高并发下的稳定服务。
九、 模型监控体系构建（一）：监控系统性能指标（延迟、吞吐量、资源消耗）和模型预测指标（预测分布、置信度）。
十、 模型监控体系构建（二）：数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的检测方法与工具，设置告警规则。
十一、 模型自动重训练与迭代：根据漂移检测结果或周期性计划，自动触发重训练流水线，实现模型的持续学习与迭代。
十二、 实战演练：基于一个实际项目，搭建一套完整的MLOps平台，实现从代码提交、模型训练、自动部署到生产监控和触发重训练的全流程闭环。
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