模型部署与训练教程：MLOps实践

阶段一 · 模型训练基础

理解训练任务、数据集、分布式训练和Checkpoint等基础。

你将掌握

• 理解训练任务、数据集和Checkpoint的关系
• 知道分布式训练和资源调度的基础要求
• 能把训练产物连接到后续发布流程

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阶段二 · 模型发布流程

从训练产物、版本、评估、审批到推理服务上线建立发布链路。

你将掌握

• 说明模型版本、评估和审批的职责
• 理解模型发布、灰度和回滚链路
• 知道MLOps平台如何承接模型上线治理

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阶段三 · 推理部署与性能优化

学习大模型推理部署、vLLM、显存、并发和弹性伸缩。

你将掌握

• 理解推理服务、显存和并发之间的关系
• 能识别弹性伸缩和性能优化关键点
• 知道线上推理需要观测、容量和成本治理

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