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高级机器学习工程师

高级机器学习工程师

@alirezarezvani
developmentMLOpsModel DeploymentProduction ML

生产级ML工程模式,包括模型部署、MLOps基础设施和LLM集成。涵盖模型服务、特征存储、实验追踪、A/B测试和漂移监控。

🚀 掌握生产级机器学习工程的完整技能。学习使用Docker容器部署训练好的模型、管理自动化MLOps管道、集成大语言模型。本技能涵盖从模型导出、容器化、金丝雀部署到实时监控和性能验证的完整生命周期。

💡 适合构建可扩展AI系统的团队。建立特征存储、实验追踪和模型注册表。实现A/B测试基础设施、数据漂移检测和自动重训练触发器。无论部署计算机视觉模型、NLP系统还是复杂ML管道,这些生产就绪的工作流确保可靠性和规模化性能。

✨ 获得实战解决方案:缩短部署时间、在用户发现问题前捕获模型退化、跨ML基础设施维持高可用性。

GitHub

要求

FastAPI

用于构建REST API的Web框架

Docker

用于模型打包和部署的容器平台

MLflow

实验追踪和模型注册表

Feast

用于训练数据管理的特征存储

Triton Inference Server

用于GPU加速的高性能推理服务器

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