MLOPS平台课程计划

MLOPS平台课程计划分初级、中级、高级三阶段（各20节），以“模型全生命周期管理”为核心，聚焦机器学习开发与工程化落地。初级入门MLOps基础概念，掌握数据流水线搭建、模型训练与版本控制（如Git-LFS）；中级深化自动化测试、CI/CD流程（Jenkins）与容器化部署（Docker），实践模型监控与性能优化；高级探索分布式训练（Kubernetes）、A/B测试、多模态模型部署及成本优化，结合工业级案例（如智能质检）完成端到端MLOps系统构建，培养从开发、部署到运维的全栈工程能力，适配企业规模化AI应用需求。

一、课程目标 MLOPS平台课程目标分阶段培养模型全生命周期管理能力：初级掌握数据流水线与模型版本控制；中级精通自动化部署、容器化及监控优化；高级探索分布式训练、多模态部署与成本管理，结合工业案例构建端到端系统，培养从开发到运维的工程化能力，满足企业AI规模化应用需求。
二、理念： MLOPS平台课程以“工程化思维+全链路实践”为理念，聚焦机器学习从开发到部署的标准化流程。通过数据处理、模型训练、自动化部署、监控运维等核心环节的工具链实操（如Docker、Kubernetes），强调工业级场景下的效率与稳定性，培养学生将算法转化为可靠AI服务的能力，助力构建可扩展、高鲁棒的MLOPS系统，适配企业规模化AI落地需求。