AI工程化与MLOps：模型服务化、K8s发布与持续运维培训课程-中科信软培训中心

AI工程化与MLOps：模型服务化、K8s发布与持续运维培训

AI工程化与MLOps：模型服务化、K8s发布与持续运维培训课程

培训对象：AI工程师、机器学习工程师、MLOps工程师、算法平台开发人员、DevOps工程师、AI项目技术负责人。

培训目标：掌握AI工程化与MLOps体系；能够完成模型训练、版本管理、服务化部署、K8s发布与持续运维；理解模型监控、漂移检测、A/B测试与回滚机制；具备将算法模型转化为生产级服务的能力。

培训内容：

1.AI工程化全景：从实验模型到生产系统的关键挑战与MLOps成熟度模型。
2.机器学习项目生命周期：数据准备、特征工程、训练、评估、部署、监控与迭代。
3.特征平台与特征存储：特征注册、离线在线一致性、特征复用与Feature Store实践。
4.模型训练流水线：实验管理、超参调优、分布式训练与可复现实验。
5.模型版本与注册管理：Model Registry、模型元数据、审批流与模型血缘。
6.模型服务化：REST/gRPC推理服务、批推理、实时推理与Serverless推理。
7.模型打包与容器化：Docker镜像、依赖管理、模型文件管理与推理环境隔离。
8.Kubernetes发布：Deployment、Service、Ingress、HPA、GPU调度与模型服务编排。
9.CI/CD与GitOps：代码、数据、模型流水线，自动化测试、自动发布与灰度上线。
10.模型监控与运维：性能监控、数据漂移、概念漂移、预测偏差与告警体系。
11.A/B测试与模型迭代：流量切分、实验设计、效果评估、回滚与模型再训练。
12.MLOps平台实战：从模型训练、注册、部署到监控的端到端工程化落地。

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