01
机器学习平台概述
什么是机器学习平台 · 为什么需要平台 · 核心能力与架构
概念架构
02
环境准备
Linux基础 · Docker与容器化 · GPU驱动与CUDA安装
LinuxDockerGPU
03
Python与依赖管理
pyenv · venv/conda · pip/poetry
Python环境
04
Jupyter生态
Notebook与Lab配置 · 内核管理 · 扩展插件
Jupyter交互
05
版本控制
Git基础 · Git Flow · GitHub/GitLab配置
Git协作
06
数据存储基础
PostgreSQL · MongoDB · Redis入门
数据库SQLNoSQL
07
对象存储
MinIO搭建 · S3兼容API · 文件上传下载
MinIOS3
08
任务调度
Crontab · Airflow入门 · DAG定义与调度
调度Airflow
09
模型管理基础
MLflow Tracking · 实验记录 · 模型注册
MLflow实验
10
特征存储
Feast框架 · 特征定义与检索 · 在线/离线特征
Feast特征
11
模型服务化
Flask/FastAPI · 模型API封装 · Docker部署
API部署
12
监控与日志
Prometheus+Grafana · ELK · 模型性能监控
监控日志
13
CI/CD
GitLab CI · 自动化测试 · 模型训练流水线
CI/CD自动化
14
Kubernetes入门
K8s核心概念 · Minikube · Pod与Service
K8s容器编排
15
Kubeflow基础
Kubeflow安装 · Pipeline · 组件定义
KubeflowMLOps
16
数据标注平台
Label Studio搭建 · 标注任务 · 数据导出
标注数据
17
数据版本控制
DVC入门 · 数据与模型版本 · 远程存储
DVC版本
18
实验管理
Weights & Biases · 超参数调优 · 可视化
W&B调优
19
模型解释性
SHAP与LIME · 特征重要性 · 报告生成
可解释SHAP
20
A/B测试平台
基础架构 · 流量切分 · 结果统计
A/B实验
21
模型安全
对抗样本检测 · 模型加密 · 访问控制
安全加密
22
联邦学习基础
概念与架构 · PySyft · 安全聚合
联邦隐私
23
边缘部署
ONNX转换 · TensorRT优化 · 边缘设备
边缘ONNX
24
AutoML平台
AutoGluon · NAS基础 · 自动特征工程
AutoMLNAS
25
数据湖
Delta Lake · ACID事务 · 时间旅行
数据湖Delta
26
流式处理
Kafka · Spark Streaming · 实时特征计算
流式Kafka
27
模型压缩
量化 · 剪枝 · 蒸馏技术入门
压缩量化
28
多租户设计
资源隔离 · 权限管理 · 配额控制
多租户权限
29
成本优化
GPU利用率 · Spot实例 · 自动扩缩容
成本GPU
30
平台演进
单体到微服务 · 可观测性 · SRE实践
架构SRE