【小尘送书-第七期】《MLOps工程实践：工具、技术与企业级应用》

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一、赠书-《MLOps工程实践：工具、技术与企业级应用》

陈雨强 郑曌 谭中意 卢冕 等著
第四范式创始人领衔撰写
腾讯、小米、百度、网易等分享MLOps工程经验
指导企业构建可靠、高效、可复用、可扩展机器学习模型

作为当今企业和研究人员关注的热点领域，MLOps相关的知识和实践仍然相对分散，因此，迫切需要一本系统化介绍MLOps实践方法的书籍。希望本书能够：

• 梳理MLOps的核心概念和方法，帮助读者全面了解MLOps的基本原理；

• 提供实用的案例分析和操作指南，使读者能够在实际项目中应用MLOps，提高工作效率；

• 针对不同规模的企业和团队，给出相应的MLOps最佳实践，帮助它们量身定制MLOps策略；

• 探讨MLOps的未来发展趋势，以及如何将新技术方向（如人工智能伦理、可解释性等）融入MLOps实践。

MLOps实践的推广和普及需要时间和努力，希望本书可以为研究人员提供全面、系统和实用的指南，以便他们在实际应用中构建可靠、高效和稳健的机器学习模型，实现业务价值最大化。

二、专家推荐

• 本书作者根据自己多年在软件研发、运维、DevOps和机器学习等领域的从业经验，对MLOps这一新生事物的原理和工具进行了全面系统的介绍，并结合多家企业的实践案例总结整理出一系列MLOps最佳实践，覆盖端到端机器学习全生命周期，涉及AI科学家和AI工程师在内的多个角色，知识新颖，内容丰富，极具参考价值。相信大部分AI从业人员会从中受益，强烈推荐！
  —— 崔宝秋　小米集团前副总裁

• 这是一本业界真正需要的书。它全面介绍了AI工程化落地的全过程，包括面对的挑战、要解决的问题、常用工具和平台，以及企业的实践案例。这样一本内容全面、翔实的工具书能让读者对AI技术在企业落地方面有比较深的认识。希望它能帮助更多企业AI的应用者、工程师跨越AI工程化的鸿沟。
  —— 堵俊平　LFAI & DATA基金会前董事主席

• 本书介绍了MLOps的完整流程、方法论、开源工具，并包含了网易云音乐、众安保险、小米商城、腾讯金融等的一手实践案例，对行业内外的工程师都有很高的学习和参考价值。
  —— 戈君　字节跳动架构师
  bRPC项目创始人/Apache VP

• MLOps可以使得人工智能应用从低效能的手工制作模式，逐渐演变成自动化的、高效的流水线生产模式，将有力地促进人工智能规模化应用。盼此关于MLOps的书也能为大家学习人工智能指明方向。
  —— 孟伟　中兴通讯开源战略总监

• 本书不仅从原理上阐述了MLOps的基本概念、方法、核心技术，更从实践角度给出了MLOps全流程搭建工具，并提供了丰富的互联网大厂典型MLOps平台搭建案例，以飨读者。内容专业翔实，极具可操作性。强烈推荐给AI算法和平台工程师，常读常新，大有裨益。
  —— 陶阳宇　腾讯机器学习平台部总监

• MLOps是现代软件工程理念下的机器学习系统构建方法论，指导企业在智能化升级中构建AI中台。本书全面介绍了MLOps的核心技术，结合丰富的业界实践向读者展示了AI原生时代下的AI中台技术全貌！
  —— 王耀　百度智能云技术委员会主席

• MLOps可以降低人工智能应用开发和维护的技术门槛和成本，是人工智能走进各行各业的关键技术。本书介绍了业界多家领先企业在MLOps方面的实践经验，具有非常高的参考价值。
  —— 汪源　网易副总裁

• 本书作者长期工作在业务或咨询第一线，从工程师视角介绍机器学习在企业实践中的落地，系统阐述机器学习在实际工作中的困难和解决方案，是一本很好的实践指南。
  —— 于洋　众安保险首席风险官

• MLOps最重要的任务是保证机器学习应用生命周期中各个环节紧密协作，让应用的智能程度不断提高，真正解决用户在现实世界中的问题。感谢谭中意等专家的长期努力，让我们在CSDN中文社区中能看到高质量的经验和智慧结晶。期待这本书能帮助我们的研究员和工程师跨越各式各样的AI应用大峡谷。
  —— 邹欣　CSDN副总裁

三、内容简介

这是一本能指导企业利用MLOps技术构建可靠、高效、可复用、可扩展的机器学习模型，从而实现AI工程化落地的著作。本书由国内AI领域的独角兽企业第四范式的联合创始人领衔撰写，从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度对MLOps进行了全面的讲解。

本书的主要内容包括如下9个方面：

• （1）MLOps的核心概念和方法，可以帮助读者全面了解MLOps的基本原理；
• （2）MLOps涉及的几种角色，以及这些角色之间如何协作；
• （3）机器学习项目的基础知识和全流程，是学习和应用MLOps的基础；
• （4）MLOps中的数据处理、主要流水线工具Airflow和MLflow、特征平台和实时特征平台OpenMLDB、推理工具链Adlik，为读者系统讲解MLOps的技术和工具；
• （5）云服务供应商的端到端MLOps解决方案；
• （6）第四范式、网易、小米、腾讯、众安金融等企业的MLOps工程实践案例和经验；
• （7）MLOps的成熟度模型，以及微软、谷歌和信通院对MLOps成熟度模型的划分；
• （8）针对不同规模的企业和团队的MLOps最佳实践，帮助他们量身定做MLOps策略；
• （9）MLOps的未来发展趋势，以及如何将新技术融入MLOps实践。

本书深入浅出、循序渐进地讲解了如何在实际项目中利用MLOps进行机器学习模型的部署、监控与优化，以及如何利用MLOps实现持续集成与持续交付等高效的工作流程。同时，本书通过企业级的MLOps案例和解决方案，帮助读者轻松掌握MLOps的设计思路以及学会应用MLOps解决实际问题。

四、读者对象

本书旨在帮助读者掌握MLOps技术，从而构建可靠、可重复使用和可扩展的机器学习工作流程。我们更加强调实践和操作，通过示例来帮助读者更好地理解并应用这些技术和工具。

本书适用的读者对象如下。

数据科学家和AI研究人员：希望了解如何将自己的模型和算法更有效地部署到实际生产环境，提高工作效率和质量。

机器学习工程师和DevOps工程师：想要掌握MLOps的最佳实践，以便在组织内更好地支持AI和ML项目的开发、部署与维护。

产品经理和业务负责人：希望了解MLOps的概念和实践，以便更好地推动组织内AI和ML项目的落地，提高项目成功率和产出价值。

教育者和学者：在教学和研究过程中需要掌握MLOps的理论和实践知识，以便为学生和咨询者提供指导。

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