MLOps工业化：实现机器学习应用的持续交付与监控

MLOps系统搭建

机器学习流程的工业化运营对于AI的应用落地至关重要。MLOps正是为机器学习工程师和研发团队实现机器学习项目快速迭代提供了系统化的解决方案。其核心思想是应用DevOps理念,通过自动化流程、监控和持续改进来提高机器学习流程的稳定性和效率。但是很多企业在实施MLOps时缺乏方法论指导和工程实践。因此有必要对AI研发团队进行MLOps的系统培训,帮助他们真正实现AI应用和算法的持续交付。

培训目标

• 理解MLOps核心思想及其意义
• 掌握构建MLOps系统的流程和要点
• 学习MLOps各个阶段的工程实践方法
• 熟练使用持续集成、持续部署、监控等技术
• 了解模型管理、数据管理等关键模块
• 学习规范化的模型评估和上线流程
• 提高独立构建MLOps系统的能力

培训内容

• MLOps概述及工程化意义
• MLOps技术架构和流程
• 持续集成与部署
• 自动化测试与监控
• 模型管理、数据管理
• 规范化流程:评估、审核、上线
• MLOps系统实践案例

培训形式

• 理论授课:详细讲解MLOps方法论、技术架构等理论知识
• 实践操作:通过搭建MLOps系统的实践案例,让学员掌握工程实现方法
• 小组讨论:团队合作构建完整的MLOps流程,交流实践经验

培训时间安排

本次培训共计4天, 每天上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，具体时间安排如下：

• 第1天:MLOps流程和技术架构
• 第2天:持续集成和持续部署
• 第3天:测试、监控和版本管理
• 第4天:MLOps流程实践和案例分享

培训对象

AI算法工程师、MLOps工程师、AI研发团队

培训师资

具备丰富MLOps项目实战经验的高级MLOps架构师

培训效果评估

• 学习效果评估:搭建MLOps系统产出
• 培训满意度调查
• MLOps能力提升程度评估

通过系统的理论学习和实践演练,让学员全面掌握MLOps方法与技术,能够独立规划和搭建MLOps系统,实现AI项目的快速迭代和持续交付。