01
平台认知
智能实验平台的定义、核心价值与AI协同的演进趋势
概念趋势
02
环境搭建
主流实验平台（Jupyter Lab、Kaggle、Colab）安装与配置
JupyterColab
03
数据管理
数据集的上传、版本控制与自动化标注流程
版本控制标注
04
模型训练
从单机训练到分布式训练，平台如何调度资源
分布式调度
05
实验追踪
使用MLflow、Weights & Biases记录实验参数与指标
MLflowW&B
06
超参调优
网格搜索、贝叶斯优化与平台内置的AutoML模块
AutoML贝叶斯
07
模型评估
混淆矩阵、ROC曲线与平台可视化工具
可视化ROC
08
模型部署
将训练好的模型封装为REST API或微服务
REST微服务
09
流水线编排
使用Kubeflow或Airflow构建端到端ML流水线
KubeflowAirflow
10
版本控制
DVC与Git LFS在实验平台中的协同使用
DVCGit LFS
11
容器化实践
Docker与Kubernetes在AI实验中的应用
DockerK8s
12
特征存储
Feast与Tecton实现特征共享与在线服务
Feast特征工程
13
数据漂移检测
平台如何监控生产环境中的数据分布变化
监控漂移
14
模型监控
延迟、吞吐量与模型退化预警机制
预警退化
15
A/B测试
在实验平台上设计并运行在线对比实验
对比实验在线
16
多模态实验
文本、图像、表格数据的联合实验设计
多模态融合
17
强化学习实验
环境模拟器与策略评估的集成
RL模拟器
18
联邦学习
隐私保护下的分布式实验平台搭建
隐私分布式
19
大模型微调
使用LoRA/QLoRA在平台上微调LLaMA等模型
LoRALLaMA
20
提示工程实验
Prompt模板管理与效果对比
Prompt模板
21
RAG系统实验
检索增强生成中的向量库与重排序实验
RAG向量库
22
Agent协同
多智能体框架（如AutoGen）在平台上的集成
AutoGen多智能体
23
成本管理
GPU资源配额、竞价实例与实验预算控制
GPU预算
24
团队协作
实验共享、评论与权限管理
协作权限
25
CI/CD for ML
将实验流程集成到GitHub Actions中
CI/CDActions
26
可解释性
SHAP、LIME在实验平台中的一键分析
SHAPLIME
27
安全合规
数据脱敏、模型审计与实验日志溯源
审计脱敏
28
边缘部署
将模型压缩并部署到IoT设备的实验流程
IoT压缩
29
灾难恢复
实验快照、断点续训与平台备份策略
备份断点续训
30
未来展望
AI原生实验平台与通用人工智能实验的融合趋势
AGI趋势