MLOps工程实践：工具、技术与企业级应用

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。由国内AI领域的独角兽企业第四范式的联合创始人和技术VP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实践中。

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。通过企业级的MLOps案例和解决方案，帮助读者轻松掌握MLOps的设计思路以及如何应用MLOps解决实际问题。

陈雨强，第四范式联合创始人、首席研究科学家、全球人工智能应用领域杰出科学家。在NIPS、SIGKDD、AAAI等多个国际顶级人工智能会议上发表过多篇论文，获APWeb2010 Best Paper Award，在KDD Cup2011中名列第三。曾在百度凤巢主持构建世界上第一个商用的深度学习系统，在今日头条主导设计并实现了中国用户量最多的新媒体人工智能推荐系统。

郑曌，第四范式技术副总裁，Linux基金会AI & DATA Board成员，开源机器学习数据库OpenMLDB、AI操作系统内核OpenAIOS项目发起人，开源推荐算法工具SVDFeature作者，设计开发ATX系列机器学习全生命周期加速卡，主持中国市场份额第一的AI操作系统Sage AIOS的设计与研发。研究领域覆盖分布式机器学习系统架构、个性化推荐架构、高维稀疏机器学习框架等，曾获ACM ICPC世界冠军、KDD Cup冠军。

谭中意，星策社区发起人，LF AI & DATA TAC成员兼Outreach主席，开放原子基金会TOC（技术监督委员会）主席，Apache基金会正式成员。资深开源专家，在Sun、百度、腾讯等有丰富的平台化和开源开发、治理及运营经验，是多个开源基金会项目Mozilla、GNOME、Apache、InnerSourceCommons、Openchain的贡献者。