01
模型版本管理概述
为什么需要模型版本管理 · 核心概念 · 与传统代码版本控制的区别
概念入门
02
环境准备
安装Python、DVC、MLflow，配置Git仓库，初始化项目结构
工具配置
03
DVC入门
核心概念 · 初始化DVC仓库 · 添加和跟踪数据文件
数据DVC
04
DVC进阶
数据版本切换 · 远程存储 · DVC管道基础
远程管道
05
MLflow入门
核心组件 · 安装与启动Tracking Server
MLflow实验
06
MLflow Tracking
记录参数、指标、产物 · UI对比实验
追踪UI
07
MLflow Projects
定义项目环境 · 运行项目 · 参数化运行
环境可复现
08
MLflow Models
模型打包 · Python Function · 服务化部署
部署Flavor
09
MLflow Model Registry
版本注册 · 阶段管理 · 模型审批流程
注册表阶段
10
DVC与MLflow集成
DVC管理数据集 · MLflow记录实验 · 全链路追踪
集成全链路
11
Git LFS入门
原理 · 安装配置 · 跟踪大文件 · 与DVC对比
大文件Git
12
模型元数据管理
定义元数据标准 · YAML/JSON管理
元数据规范
13
模型存储方案
本地文件系统 · 对象存储 · 数据库存储
存储MinIO
14
模型版本命名规范
语义化版本 · 时间戳 · 哈希 · 混合策略
命名SemVer
15
模型版本回滚
DVC回滚数据 · MLflow回滚模型 · 最佳实践
回滚策略
16
模型对比与评估
MLflow UI对比 · 自动化评估 · 选择最佳模型
评估对比
17
模型部署与版本管理
REST API部署 · 蓝绿部署 · 金丝雀发布
部署策略
18
模型监控与版本关联
监控在线性能 · 准确率漂移 · 关联版本
监控漂移
19
团队协作工作流
分支策略 · 代码审查 · 权限管理
协作Git Flow
20
CI/CD集成
GitHub Actions · GitLab CI · 自动化流水线
CI/CD自动化
21
大规模模型管理
数百版本管理 · 标签搜索 · 模型目录服务
大规模目录
22
模型安全与合规
访问控制 · 审计日志 · 数据隐私与溯源
安全合规
23
工具对比
DVC vs MLflow vs Kubeflow vs W&B vs Neptune
对比选型
24
案例实战一：图像分类
从数据准备到模型部署全流程
实战图像
25
案例实战二：NLP模型
BERT微调 · 版本迭代 · A/B测试
NLPBERT
26
案例实战三：推荐系统
特征工程 · 模型训练 · 在线评估
推荐实战
27
案例实战四：时间序列
数据版本 · 模型版本 · 回测版本
时序回测
28
常见问题与排错
DVC缓存冲突 · Tracking Server连接失败 · 版本冲突
排错FAQ
29
最佳实践总结
目录结构 · 命名规范 · 流程规范 · 文档规范
规范最佳实践
30
未来趋势与扩展
MLOps · 数据血缘 · 大模型(LLM)版本管理
趋势LLM