课程简介
在亚洲，尤其是中国，快速演进的技术格局中，对高效的机器学习运维（MLOps）的需求激增。MLOps 将机器学习、数据工程与运维结合，简化并自动化将机器学习模型部署到生产环境的流程。随着各行业日益依赖数据驱动决策，对精通 MLOps 的专业人才需求尤为迫切。本培训课程旨在为学员提供必要的技能与知识，助力在这一变革性领域脱颖而出。
商业价值
对于人力资源经理和业务领导者，为员工投入 MLOps 培训可带来显著投资回报。通过提升团队高效部署与管理机器学习模型的能力，组织可以降低运营成本、缩短项目交付周期，并提高预测模型的准确性。此外，具备 MLOps 能力的专业人士还能帮助企业更有效地利用数据洞察，保持竞争优势，从而推动创新与增长。
课程目标
- 理解 MLOps 的核心概念与原理。
- 掌握自动化与优化机器学习工作流的技能。
- 熟练使用主流 MLOps 工具与平台。
- 学习在生产环境中部署机器学习模型的最佳实践。
- 通过真实案例提升问题解决能力。
课程大纲
模块 1：MLOps 入门
本模块涵盖 MLOps 基础，包括其重要性、关键组成部分，以及与现有 IT 基础设施的集成方式。学员将了解传统 IT 运维与 MLOps 的区别，以及后者如何支撑可扩展的机器学习解决方案。
模块 2：工具与平台
探索 MLOps 必备的各类工具与平台，如 Kubernetes、Docker 和 TensorFlow Extended（TFX）。本模块将通过实操演练，指导学员搭建与管理这些工具，以支持机器学习工作流。
模块 3：MLOps 中的自动化与 CI/CD
学习在机器学习场景下的持续集成与持续部署（CI/CD）原理。学员将掌握如何自动化模型的测试、验证与部署，以确保可靠性与效率。
模块 4：监控与日志
本模块聚焦 MLOps 中监控与日志的重要性。学员将了解如何搭建监控系统，用于跟踪模型性能并在生产环境中检测异常。
模块 5：案例学习与实际应用
通过真实案例剖析，理解 MLOps 在各行业的应用实践。学员将从企业实施 MLOps 战略的成功经验与挑战中汲取经验。
培训方法
课程采用互动式教学，融合讲授、实操演练与协作项目。学员将参与小组讨论、完成实践作业，并获得个性化反馈，以强化学习效果。
适合人群
本课程适合数据科学家、机器学习工程师、IT 专业人士及负责部署与管理机器学习模型的项目经理参加。亦适合希望了解机器学习落地与运维要点的业务领导者。
常见问题
课程有哪些先修要求？
学员应具备机器学习基础概念，并熟悉 Python 编程。
课程时长是多久？
课程为期四周，每周授课两次。
完成课程后是否提供证书？
是的，学员完成课程后将获得结业证书，以认可其在 MLOps 方面的能力。