MLOps工程实践：工具、技术与企业级应用

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。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。