🔧 MLOps与AI工程化¶

⚠️ 时效性说明：本章涉及前沿模型/价格/榜单等信息，可能随版本快速变化；请以论文原文、官方发布页和 API 文档为准。

目标读者：研究生及AI工程师候选人，目标2028年中国高薪AI工程岗 前置知识：Python编程、机器学习基础、深度学习基础、Docker基础 学习周期：4-6周（每周10-15小时）

📋 教程简介¶

MLOps（Machine Learning Operations）是将机器学习模型从实验环境可靠地部署到生产环境的一整套工程实践。随着AI技术的大规模落地，企业对AI工程化能力的需求急剧增长。本教程系统覆盖从实验管理、模型部署、生产监控到LLM工程化的完整链路，帮助你建立工业级AI系统的核心能力。

🗺️ 学习路线图¶

第1周-第2周          第2周-第3周          第3周-第4周          第4周-第6周
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│ 实验管理与 │────▶│ 模型部署与 │────▶│ 监控与    │────▶│ LLM      │
│ 模型版本   │     │ 服务化    │     │ 持续优化  │     │ 工程化实践│
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  MLflow/W&B       ONNX/Triton     漂移检测/告警    vLLM/量化部署
  DVC/版本管理     Docker/K8s      Feature Store    LLMOps流水线

📚 章节目录¶

🎯 学完本教程你将掌握¶

1. 实验管理：使用MLflow/W&B进行系统化实验跟踪，实现完全可复现的训练流程
2. 模型部署：将模型从Notebook部署到生产级推理服务，掌握ONNX/Triton/Docker/K8s全链路
3. 生产监控：建立数据漂移检测、性能衰退告警、自动重训练的闭环系统
4. LLM工程化：掌握大模型部署优化、量化压缩、Prompt管理、成本控制的完整实践
5. ML CI/CD：构建ML流水线（Kubeflow/GitHub Actions），实现模型质量门禁与自动部署
6. Feature Store与平台：用Feast统一特征管理，理解企业ML平台架构设计

🏭 MLOps成熟度模型¶

Level 0: 手动流程      → Jupyter Notebook + 手动部署
Level 1: ML管道自动化   → 自动化训练管道 + 实验跟踪
Level 2: CI/CD管道     → 自动化模型验证 + 持续部署
Level 3: 全自动MLOps   → 自动化重训练 + 监控 + 反馈闭环

💡 目标：通过本教程达到 Level 2-3 的工程能力

🛠️ 技术栈总览¶

📖 推荐学习资源¶

• 📘 Designing Machine Learning Systems (Chip Huyen)
• 📘 Reliable Machine Learning (Cathy Chen et al.)
• 🌐 MLOps.org 社区
• 🌐 Made With ML - MLOps课程
• 🎥 Full Stack Deep Learning

💼 就业方向¶

• MLOps工程师：年薪40-80万，负责ML平台建设与模型全生命周期管理
• AI平台工程师：年薪50-100万，构建企业级AI基础设施
• LLM应用工程师：年薪40-90万，大模型部署优化与应用开发
• AI Infra工程师：年薪60-120万，推理引擎优化与分布式系统

⚙️ 环境准备¶

# 核心依赖
pip install mlflow wandb dvc evidently feast
pip install torch onnx onnxruntime fastapi uvicorn
pip install prometheus_client scikit-learn numpy pandas

# LLM相关
pip install vllm openai transformers
# pip install autoawq auto-gptq  # 量化工具

# 可选
pip install hydra-core omegaconf tritonclient[http]

⚡ 学习建议：每章建议跟随代码实操，建立自己的MLOps项目Portfolio，这在面试中极具竞争力。

最后更新日期：2026-02-12 适用版本：MLOps与AI工程化教程 v2026