01
迁移成本概述
什么是模型迁移成本 · 为什么重要 · 构成要素
基础定义
02
数据迁移成本
格式转换 · 清洗标注 · 隐私合规 · 典型耗时
数据工程
03
代码与框架迁移成本
PyTorch vs TensorFlow · API重写 · 算子兼容
框架代码
04
基础设施迁移成本
GPU/TPU适配 · 分布式训练 · 存储网络调整
基础设施硬件
05
模型验证与调优成本
精度对齐 · 超参数搜索 · A/B测试与灰度
验证调优
06
团队学习与适应成本
新框架学习 · 最佳实践 · 工具链重建
团队组织
07
业务连续性风险
推理中断 · 回滚策略 · 迁移窗口规划
风险业务
08
客户锁定效应定义
什么是锁定 · 经济学原理 · 与迁移成本关系
锁定概念
09
技术锁定类型
API锁定 · 数据格式 · 平台 · 生态锁定
分类技术
10
API锁定详解
自定义算子绑定 · RESTful依赖 · SDK陷阱
API集成
11
数据格式锁定
TFRecord vs LMDB vs Parquet · 序列化 · Schema演化
数据格式
12
平台锁定
SageMaker vs Vertex AI · 专有硬件 · 管理API
云平台锁定
13
生态锁定
社区插件 · 模型仓库 · 监控工具链
生态依赖
14
锁定效应的度量指标
切换成本量化 · HHI指数 · 供应商依赖度
度量指标
15
降低迁移成本的策略
抽象层(ONNX) · 容器化 · 数据模型解耦
策略架构
16
中间表示与标准格式
ONNX Runtime · Open Neural Network Exchange · 转换工具链
ONNX标准
17
容器化与编排
Docker标准化 · K8s多框架调度 · 模型服务网格
容器K8s
18
数据管道解耦
Arrow/Feather · 特征存储Feast · 数据版本DVC
数据管道
19
多框架训练策略
PyTorch+TF双轨 · 定义/训练分离 · 权重统一
训练多框架
20
供应商中立架构
多云部署 · 硬件抽象层 · 开放标准优先
架构中立
21
合同与商业策略
SLA迁移条款 · 数据可移植性 · 锁定风险评估
商业合同
22
开源与社区策略
活跃项目选择 · 单一贡献者风险 · fork与同步
开源社区
23
迁移成本估算模型
TCO模型 · 迁移ROI · 风险调整净现值
估算财务
24
案例研究1: TF → PyTorch
成本分解 · 经验教训 · 实战复盘
案例TensorFlow
25
案例研究2: SageMaker → 自建K8s
锁定突破实录 · 迁移全过程
案例AWS
26
案例研究3: 专有NLP → HuggingFace
成本与收益分析 · 生态迁移
案例NLP
27
锁定效应的长期影响
创新抑制 · 议价削弱 · 技术债务累积
影响战略
28
反锁定最佳实践
架构评审 · 迁移演练 · 供应商退出模板
最佳实践反锁定
29
未来趋势
WebAssembly for ML · MLIR · 去中心化模型市场
趋势前沿
30
课程总结与行动指南
迁移检查清单 · 锁定自评表 · 学习路径
总结行动