MLOps 工程師 職業訓練課程

AI職業訓練課程內容

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