1. 全面掌握模型完整生命周期各階段的核心目標、關鍵節點與協同關系，明晰模型管理在業務、技術、成本、合規等維度的底層關聯，形成“資產化管理”的核心認知。

2. 掌握跨行業模型管理的共性方法論，同時明確各行業的差異化管控要求，實現知識的靈活遷移。

3. 學會區分“技術指標”與“業務指標”的關聯與差異，建立以業務價值為核心的管理決策思維。

4. 掌握模型管理方法，幫助企業降低模型全生命周期成本，提升企業模型應用的穩定性與業務適配性，加速企業智能化場景的規模化落地。

第一講：模型的認知基礎——從“應激反應”到“邏輯思維”

一、模型的核心特征

導引思考：地圖～實際地形、復雜交通控制～紅黃綠……

1. 簡化與抽象

2. 代表性

3. 目的性

二、模型的主要類型

1. 按表現形式分類（最直觀的分類）

——物理模型、概念模型、數學模型、計算模型、人工智能模型、仿真模型

2. 按用途分類

——解釋型模型、預測型模型、設計型模型、識別型模型

三、模型的作用

1. 理解復雜事物

2. 進行安全/低成本實驗

3. 預測未來

4. 溝通與協作

5. 輔助決策

四、模型的局限性

1. 模型≠現實

2. 若應用不當會導致嚴重錯誤

案例：以圖像識別模型為例，介紹認識模型。

五、模型管理的價值驅動

1. 背景驅動

1）技術革新推動模型應用規模化

2）業務轉型倒逼模型應用規范化

3）行業實踐積累催生模型管理體系化

2. 核心價值

1）技術層面：保障模型全生命周期的穩定與高效

2）業務層面：實現模型與業務場景的深度適配

3）管理層面：強化模型應用的合規性與可控性

4）戰略層面：構筑企業數字化轉型的核心競爭力

討論分享：請說出一種模型，并說明其所屬分類及實際應用。

第二講：模型“使用”的基礎保障——從“實驗室模型”到“工程級應用”

一、模型接入與選型標準

1. 模型需求評估的核心維度

1）業務價值維度：錨定模型的核心應用目標

2）技術可行性維度：評估模型落地的技術支撐條件

3）合規安全性維度：規避模型應用的潛在風險

4）成本投入維度：平衡模型的投入產出比

2. 模型適配性篩選的關鍵標準

1）模型能力

2）環境適配

3）成本適配

4）服務支撐

3. 模型接入的技術要求

1）接入架構

2）接口規范

3）部署環境

4）性能保障

5）數據交互

4. 模型接入的合規要求

1）法律法規

2）行業監管

3）企業內控

二、模型基礎運維管理

思考：圍繞模型的運行過程，對基礎運維工作進行說明。

1. 模型部署環境的標準化配置

1）基礎環境的標準化配置

a硬件資源

b操作系統

c基礎軟件棧

d網絡環境

2）專用模型部署環境的差異化配置

a AI大模型

b數字孿生模型

c實時風控模型

d傳統業務模型

2. 模型運行監控的核心指標體系

1）通用監控指標（全類型模型適用）

2）專項監控指標（分模型類型設定）

3）業務層監控指標（全類型模型通用）

3. 模型運行監控的主流工具選型與配置

1）基礎資源監控工具

——Prometheus+Grafana、NVIDIA DCGM、Zabbix

2）模型服務與接口監控工具

——SkyWalking、Kong Gateway+Kong Dashboard、JMeter（壓測+監控）

3）模型算法與業務效果監控工具

——Evidently AI、MLflow、自定義業務監控看板（BI工具）

4. 模型運行監控的預警與閉環管理

1）多級告警機制

P1級（致命故障）

P2級（嚴重異常）

P3級（一般異常）

P4級（提示信息）

2）問題閉環

——建立“告警觸發-問題”處理流程

三、模型使用權限與安全管控

思考：圍繞模型使用過程的安全問題，對使用權限和安全管控工作進行說明。

1. 分級授權體系設計

2. 模型數據全生命周期隱私防護策略

1）數據采集階段：源頭管控，授權合規

2）數據存儲階段：加密防護，分級管控

3）數據使用階段：脫敏可用，行為監控

4）數據傳輸階段：通道加密，身份核驗

5）數據銷毀階段：徹底清除，核驗留痕

3. 模型數據核心風險識別

1）泄露風險

2）濫用風險

3）篡改風險

4）合規風險

案例：以DS通用大模型在企業內部應用為例，說明數據的隱私重要性。

討論分享：請列舉工作中應用的模型，分析模型接入的合規情況。

第三講：模型“適用”的進階優化——從“靜態適用”到“動態迭代”

一、模型與業務場景的深度融合

思考：通過模型的應用實際，對參數調優和場景協同進行必要性說明。

1. 業務需求驅動的模型參數調優邏輯

1）業務目標拆解

2）模型指標轉化

3）參數調優執行

4）業務效果驗證

5）策略迭代優化

案例：以圖像識別模型為例，說明模型調優方法。

2. 跨場景模型協同機制搭建

1）統一中樞

2）場景節點

3）協同鏈路

案例：針對不同模式的模型，說明其落地流程。

二、模型性能與精度的持續迭代

1. 模型效果評估指標體系

1）技術層指標：預測類、分類類、生成類、時序類

2）業務層指標：營收增長類、風險管控類、效率提升類、用戶體驗類

3）協同層指標：能力復用類、數據聯動類、業務閉環類

2. 模型迭代的流程

1）觸發校驗

2）方案制定

3）迭代執行

4）效果驗證

5）上線固化

6）復盤沉淀

三、模型失效預警與修復機制

1. 模型失效預警指標

1）技術指標

2）業務指標

3）數據特征

4）系統狀態

5）合規風險

2. 模型失效的差異化修復策略

1）性能衰減型失效修復

2）數據適配型失效修復

3）業務適配型失效修復

4）系統兼容型失效修復

5）合規風險型失效修復

四、模型知識沉淀與復用

1. 模型文檔標準化管理

2. 模型復用的復用前提條件

1）模型能力標準化

2）知識資產完備

3）評估體系健全化

4）權限與合規清晰化

3. 模型復用的核心場景分類

1）直接復用

2）適配復用

3）組合復用

4. 模型復用的標準化流程設計

1）復用需求發起

2）適配性評估

3）模型能力封裝/適配

4）聯調驗證

5）上線運維

6）復盤沉淀

案例：以“一維水動力模型”為例，說明模型復用的過程。

討論分享：怎樣判斷一個模型是不是可以復用到其它場景，說明分析過程。