实时模型更新 · 实战目录

🎯 30章 从入门到架构
01 实时更新概述
为什么需要实时更新 实时更新的挑战 实时更新 vs 批量更新
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02 在线学习基础
在线学习定义 在线学习 vs 离线学习 在线学习算法概览
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03 特征工程实时化
实时特征计算 特征存储选型 (Redis/HBase) 特征一致性保证
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04 模型热加载
模型热加载原理 Java/Python热加载实现 模型版本管理
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05 增量训练框架
增量训练流程 Spark Streaming集成 Flink ML Pipeline
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06 参数服务器架构
PS架构原理 同步/异步更新 参数一致性模型
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07 实时样本管道
样本采集 实时特征拼接 样本过滤与降噪
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08 模型评估与回滚
在线A/B测试 实时评估指标 自动回滚机制
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09 分布式协调
ZooKeeper在更新中的应用 配置中心 服务发现
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10 模型序列化
Protobuf / ONNX / PMML对比 序列化性能优化
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11 实时特征存储
Redis集群设计 特征过期策略 缓存穿透/雪崩处理
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12 流式计算引擎
Flink/Kafka Streams对比 状态后端选择 Exactly-Once语义
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13 模型版本控制
版本号设计 灰度发布 蓝绿部署
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14 数据漂移检测
特征分布监控 PSI指标计算 自动告警
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15 在线学习算法
FTRL算法原理 实现细节 参数调优
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16 强化学习在线更新
Bandit算法 DQN在线更新 探索与利用平衡
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17 深度学习模型更新
TensorFlow Serving热更新 PyTorch TorchServe
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18 实时特征重要性
在线特征筛选 SHAP值实时计算 特征淘汰策略
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19 资源管理与弹性伸缩
Kubernetes在更新中的应用 自动扩缩容 资源隔离
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20 监控与可观测性
Prometheus指标 Grafana看板 链路追踪
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21 数据一致性保证
最终一致性 因果一致性 事务边界
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22 模型压缩与加速
量化 / 剪枝 / 蒸馏 在实时更新中的应用
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23 多任务学习更新
Shared-Bottom / MMOE PLE模型的在线更新
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24 序列模型更新
GRU4Rec / SASRec增量训练 负采样策略
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25 图神经网络更新
PinSage / LightGCN 在线推理与更新
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26 跨域推荐更新
迁移学习在实时更新中的应用 域适应
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27 冷启动策略
实时更新中的冷启动 探索策略 / 元学习
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28 联邦学习更新
联邦平均算法 安全聚合 / 差分隐私
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29 大规模系统实战
美团/抖音推荐系统更新架构 经验总结
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30 未来趋势
自动化机器学习 在线神经架构搜索 端侧更新
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实时更新 · 学无止境