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作为计算机科学的一个重要领域，机器学习也是目前人工智能领域非常活跃的分支之一。机器学习通过分析海量数据、总结规律，帮助人们解决众多实际问题。随着机器学习技术的发展，越来越多的企业将机器学习技术作为核心竞争力，并运用在实际业务中。
但是，机器学习应用落地并非一件轻松的事情，AI开发者往往需要面对各个环节的挑战。这些环节包括目标定义、数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型部署和模型监控等，其中任何一个环节出现失误，都可能影响算法和策略在最终业务中落地的效果，造成成倍的损失。反过来看，利用工程化技术去优化模型的自学习能力，能让模型保持持续更新、迭代和演进，随着数据和业务的变化不断进行自适应，避免衰退，始终保持在最佳状态，为业务场景带来更好的效果、更多的价值。
除了效果之外，机器学习应用的开发效率也是阻碍落地的关键因素。像Google这样的互联网领头羊企业，其AI科学家与AI工程师也常常会遇到"开发一周，上线三月"的情况。因此需要针对每个模型花费数月时间进行正确性排查，覆盖模型鲁棒性、数据时序穿越、线上线下一致性、数据完整性等各个维度。
从团队协作角度来看，数据、模型、算法的开发和部署需要不同的技能和知识，需要团队敏捷地进行沟通和协作。因此，建设一种可以在任何时间、任何环境被信任的团队合作模式、沟通渠道以及反馈机制，形成一个如敏捷迭代、Kubernetes一样的事实标准，可方便AI工程师敏捷、快速地上线AI应用。
除了效果和效率两个AI开发者所关注的维度外，成本、人才、安全也是机器学习应用开发落地时需要权衡的。
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成本：无论软件、硬件成本还是人力成本，企业需要在落地AI应用的效益和成本之间进行权衡，确保投入产出比是可行的，而这要求开发者对成本和产出有更加精准的预测和判断。
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人才：人才短缺是一个普遍问题，哪怕是在硅谷、中关村等科技人才聚集地，具备机器学习和软件开发能力的人也是供不应求的。开发者需要更好地精进技能，规划好AI工程化的技能树和学习路径，把自己变成有竞争力的人才。
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安全：几乎所有的企业都会要求AI应用背后的数据、算法和模型符合法规和标准。开发者需要确保AI应用和系统不会向企业外部泄露数据，不让非法的攻击侵入并影响业务系统。
正是在这样的背景下，MLOps快速成为机器学习生产落地中不可或缺的关键能力。构建一个靠谱、永远可以信任、从容应对新技术演进的机器学习系统，匹配让AI开发者高效且省心省力的机器学习应用开发流程，成为当前机器学习领域面临的极为关键的问题之一。
《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。
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。
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。
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
图书目录
作者简介
前言
第1章 全面了解MLOps1
1.1 人工智能的趋势和现状 1
1.1.1 趋势1：人工智能在企业中加速落地，彰显更多业务价值 1
1.1.2 趋势2：人工智能应用从以模型为中心向以数据为中心转变 3
1.1.3 现状：人工智能落地成功率低，成本高 4
1.2 人工智能的问题、挑战以及应对措施 5
1.2.1 问题1：机器学习代码只是整个系统的一小部分 5
1.2.2 问题2：数据是最主要的问题 6
1.2.3 挑战：人工智能系统如何规模化落地 7
1.2.4 应对措施：MLOps 8
1.3 MLOps简介 8
1.3.1 MLOps的定义 8
1.3.2 MLOps相关的工具和平台 12
1.3.3 MLOps的优势 13
1.4 MLOps与DevOps 14
1.4.1 DevOps的3个优点 14
1.4.2 MLOps延续了DevOps的优点 17
1.4.3 MLOps和DevOps的不同之处 19
1.4.4 MLOps和DevOps的目标与实践理念 20
省略部分目录内容
直播预告
AI工程化------ 如何让AI在企业多快好省的落地？
AI 2.0时代，要不要学习MLOPS？MLOps推理的挑战以及大模型时代的推理优化思路如何？以及基于MLOps构建网易云音乐实时模型大规模应用实践分享~
10月14日19：00，第四范式平台架构师李瀚 、中兴通讯AI高级工程师袁丽雅 、网易云音乐算法工程高级总监吴官林 、星策社区发起人及LF AI & Data TAC成员兼 Outreach主席谭中意 四位嘉宾将与您分享~
文末福利
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