AI職業訓練課程: MLOps 工程師 職業訓練課程
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MLOps 工程師 職業訓練課程

 

MLOps 工程師 (MLOps Engineer) 職業訓練課程 — 三小時精華班

 

課程簡介：
MLOps 工程師專責將 AI 模型從 Jupyter Notebook 轉化為企業級生產服務，實現 99.9% 可用性與自動化更新。本課程於三小時內濃縮 CI/CD 管線、模型版本控制、監控自動化與 Kubernetes 部署實務，帶領學員掌握 MLflow、Kubeflow、Airflow 等核心工具，年薪可達 200 萬以上，適合希望成為 AI 生產力基石的技術專業人士。

 

課程特色

  • 端到端自動化：從訓練到推理的全流程管線

  • 企業級可靠性：99.9% SLA、自動回滾、零停機部署

  • 雲原生部署：Kubernetes、Serverless、Multi-cloud 策略

 

課程時長

共 3 小時 (180 分鐘)
管線實作 45%、監控部署 35%、架構設計 20%

 

課程大綱

第一階段：MLOps 工程師角色與生命週期管理 (30 分鐘)

  • 職能定位：AI 工程師 + DevOps + 資料工程師三合一

  • MLOps 成熟度四階段：

    • Manual：Jupyter → Docker

    • Automated：CI/CD 管線、GitOps

    • Orchestrated：Kubeflow、Airflow 工作流

    • Autonomous：自動超參調優、漂移自癒

  • 核心挑戰矩陣：

    • 資料漂移（Distribution Shift）、概念漂移（Concept Shift）

    • 模型效能衰退、版本衝突、GPU 資源爭奪

  • 商業價值：模型部署週期從 3 個月 → 3 天、ROI 提升 5 倍

第二階段：CI/CD 管線與模型版本控制實作 (60 分鐘)

  • 端到端 MLOps 管線：

    • GitHub Actions：訓練 → 測試 → 容器化 → 部署

    • MLflow：實驗追蹤、模型註冊、階段過渡（Staging → Production）

  • 容器化與服務化：

    • Docker：FastAPI + ONNX Runtime 推理服務

    • 模型打包：requirements.txt、環境變數、健康檢查

  • 版本控制策略：

    • 模型版本（v1.2.3）、資料版本（DVC）、程式碼版本（Git）

    • Canary 部署：5% 流量 → 50% → 100% 灰度發布

  • 實作練習：15 分鐘搭建完整 YOLOv8 CI/CD 管線（訓練 → 部署）

第三階段：Kubernetes 部署與監控自動化 (45 分鐘)

  • K8s 模型部署實戰：

    • Kubeflow：Pipeline、KServe、Katib 超參調優

    • Horizontal Pod Autoscaler：GPU 利用率 70% 自動擴展

    • Multi-model serving：TensorFlow Serving、TorchServe、ONNX

  • 監控與觀測性：

    • Prometheus + Grafana：Latency P95、錯誤率、GPU 記憶體

    • 漂移偵測：KS2 檢定、PSI（Population Stability Index）

    • 自動觸發重訓：資料漂移 > 0.1 → Pipeline 重跑

  • A/B 測試架構：

    • Istio Virtual Service：模型 v1 vs v2 流量分配

    • 優勝劣汰：準確率 + 延遲綜合評分自動切換

  • 實作示範：部署高可用模型服務（3 副本、自動擴展）

第四階段：企業級架構與職涯策略 (30 分鐘)

  • 大規模 MLOps 架構：

    • Ray Train：分布式訓練（多 GPU、多節點）

    • Seldon Core：多模型、多版本、多租戶

    • Feature Store：Feast、 Tecton 線上/離線特徵

  • 雲端原生策略：

    • AWS SageMaker、GCP Vertex AI、Azure ML 比較

    • Serverless 推理：Knative、Cloud Run 零管理部署

  • 職涯路徑：

    • MLOps 工程師 → 資深工程師 → MLOps 架構師 → AI Platform 負責人

    • 高薪企業：Uber ATG、Airbnb、Netflix、ByteDance

  • 作品集建議：

    • GitHub 完整 MLOps 管線、YouTube 部署 Demo

    • 個人 MLOps 平台（Raspberry Pi + K8s 叢集）

  • Q&A 與 MLOps 工程師實戰經驗交流

預期學習成果

完成課程後，學員將能：

  • 搭建從訓練到部署的完整 MLOps CI/CD 自動化管線

  • 使用 Kubernetes + MLflow 實現企業級模型管理

  • 建立監控系統自動偵測漂移並觸發重訓

  • 掌握大規模 MLOps 架構設計與雲原生部署策略

**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。