Noah Gift, Alfredo Deza 著

黄绿君, 高峰斌, 李杰 译

出版时间：2023年04月

页数：371

“MLOps对于将ML用例投入生产至关重要，因为公司越来越依赖ML来保持竞争力。本书是MLOps的综合指南，是所有机器学习从业人员的必读之书籍。”
——Krishna Anumalasetty
微软Azure首席项目经理

将模型投入生产是机器学习面临的基本挑战，MLOps提供了一套经过验证的原则，旨在以可靠和自动化的方式解决这个问题。本书将带读者了解MLOps是什么以及它与DevOps的区别，并展示如何将其付诸实践以操作机器学习模型。
机器学习工程师或任何熟悉数据科学和Python的人将基于MLOps工具和方法（包括AutoML、监控和日志记录）构建基础，然后学习如何在AWS、微软Azure和谷歌云中实现它们。读者交付机器学习系统的速度越快，就越能专注于试图解决的业务问题。
本书将提供一个良好的开端，主要内容包括：
● 将DevOps最佳实践应用于机器学习。
● 构建生产机器学习系统并对其进行维护。
● 监控、测量、负载测试和操作机器学习系统。
● 为给定的机器学习任务选择正确的MLOps工具。
● 在不同平台和设备（包括手机和专用硬件）上运行机器学习模型。