用途：本技能资料用于把机器学习模型从开发阶段推进到生产环境，围绕模型服务化、容器化、监控与 MLOps 展开，面向需要部署 ML 模型的开发者与运维人员。
主要能力与内容：
- 模型导出：给出把 PyTorch 模型导出为 ONNX 的示例函数 export_to_onnx，以及用 onnxruntime 进行推理的写法。
- API 服务：用 FastAPI 搭建预测服务示例，包含 joblib 加载模型、Pydantic 定义请求与响应模型、/predict 与 /health 端点。
- 容器化：提供 Dockerfile（基于 python:3.10-slim，pip 安装依赖，用 uvicorn 启动）与 docker-compose.yml 示例，含端口映射、环境变量和只读模型卷挂载。
- 监控：使用 prometheus_client 的 Counter 和 Histogram 记录请求状态与延迟，并展示在预测端点内埋点。
- 模型版本管理：用 mlflow 记录参数、指标并保存模型，再通过 model_uri 加载。
- A/B 测试：给出按用户 ID 分流并记录结果的 ABTest 类示例。
- 实践建议：模型要版本化、实现健康检查、使用异步日志、第一天就建立监控、采用金丝雀发布；不要未经验证就部署、不要跳过延迟测试、不要忽略数据漂移、不要硬编码配置。
- 练习与排错：包含 FastAPI 服务与 Docker 部署练习、基于 pytest 和 TestClient 的单元测试模板，以及高延迟、内存泄漏、API 错误、扩展问题等排错表。
使用方式：按资料中的示例将模型导出为 ONNX 或序列化保存，编写 FastAPI 预测接口，编写 Dockerfile 与 compose 文件构建镜像并运行服务，再接入 Prometheus 指标和 MLflow 版本记录，最后通过测试模板验证端点。
适用场景：需要将训练好的模型封装为 HTTP 服务、容器化上线、监控推理性能并管理模型版本与灰度发布的场景。
限制：资料未提供具体收费、价格、支持平台或部署环境要求；示例代码的依赖版本、性能数据与生产规模均暂未提供，需自行验证后再用于实际环境。