MLOps 完整指南

从基础概念到生产部署的全流程,帮助您构建高效的机器学习工程实践

阶段 1-2

基础概念与环境搭建

了解 MLOps 核心概念,搭建开发环境和工具链

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阶段 3

数据管理

数据版本控制、数据质量保证和数据管道建设

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阶段 4

模型开发

模型设计、实验跟踪和特征工程

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阶段 5

模型训练

模型训练流程、超参数调优和分布式训练

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阶段 6

模型部署

模型服务化、API 部署和推理优化

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阶段 7-8

监控与优化

模型性能监控、持续优化

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完整代码

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