一、课程背景与目标

行业背景
AI算力需求爆发与模型生产化困境
传统DevOps与机器学习生命周期的差异
培训目标
掌握端到端MLOps流程设计能力
实现模型开发与运维的标准化、自动化

二、课程范围

核心模块
数据版本控制与特征工程
模型训练流水线（含超参数优化）
CI/CD自动化部署（如Flask+Docker实战）
生产环境监控与漂移检测
扩展内容
大模型时代下的LLMOps适配
混合专家架构（MoE）资源调度

三、架构与原理

技术架构
基于Kubeflow/MLflow的流水线设计
华为昇腾生态的硬件加速方案
关键原理
环境一致性保障（容器化与依赖管理）
模型版本控制与回滚机制

四、实战案例

工业场景
轧钢表面缺陷检测的MLOps落地
金融应用
招商银行消保全生命周期管理系统
云平台集成
华为WiseMLOps平台的多模型托管实践

五、课程安排建议

初级班（3天）：MLOps基础+CI/CD实战
高级班（5天）：架构设计+行业案例复现
认证路径：参考Coursera专项课程（6个月体系）