课程链接: https://www.coursera.org/learn/deploying-machine-learning-models-in-production
在当今AI-driven的时代，如何将机器学习模型高效、稳定地部署到生产环境中，成为每位数据科学家和ML工程师的重要课题。Coursera上的《Deploying Machine Learning Models in Production》是一门由浅入深的专业课程，专为希望提升模型部署与运维能力的学习者设计。课程涵盖了从基础的模型服务化，到构建可扩展的基础设施，再到实现流程自动化和持续监控的全流程操作，为你提供一站式的实战指导。
课程内容丰富，分为四个核心模块：
1. 模型服务基础：理解如何将模型对外提供服务，并优化推断速度；
2. 模型部署模式与基础设施：学习如何搭建高可用的系统架构，支持实时和批量推断；
3. 模型管理与交付：掌握MLOps最佳实践，自动化工作流程，确保模型生命周期的高效管理；
4. 模型监控与日志：建立模型监控机制，及时发现模型漂移，保障系统稳定性。
我个人认为，这门课程不仅理论扎实，更有大量实战案例，非常适合希望将机器学习模型落地生产的专业人士。无论你是初入行的新手，还是经验丰富的工程师，都能从中获益匪浅。强烈推荐给有志于打造端到端AI系统的学习者！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/deploying-machine-learning-models-in-production