AI 学习实验室
工程落地

AI 工程化

把实验变成服务：数据版本、评测、监控、部署和复盘。

学习状态

进行中 8%

当前 mock 进度：8%

学习单元

单元 1

从指标到上线判断

建立能解释、能复现、能迭代的工程闭环。

1. 概念阅读

模型工程不是只追求训练分数，还需要关注数据漂移、异常输入、成本和业务反馈。

2. 动手练习

  • 为链路质量预测设计指标
  • 列出一次失败实验的复盘项

3. 验收标准

选择合适指标
描述一次上线前检查

学完后，用自己的话回答：这个概念解决了什么问题？它在实验里如何体现？