MLOps工程实践工具、技术与企业级应用--聚文网

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编辑推荐

（1）作者背景资深：AI独角兽第四范式的联合创始人和技术VP领衔，腾讯、小米、百度、网易、中兴、众安保险等企业的技术专家共同参与。<br>（2）4个维度展开：从工具、技术、企业级应用、成熟度评估4个维度全面讲解MLOps，指导企业构建可靠、高效、可复用、可扩展的机器学习模型。<br>（3）大厂现身说法：腾讯、小米、百度、网易、中兴、众安保险的AI技术专家通过案例方式详细讲解他们在MLOps领域的工程实践。<br>（4）9大主题内容：通过9大主题内容讲解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工作流程。<br>（5）9位专家推荐：来自小米、字节、网易、百度、腾讯等企业的9位知名技术专家高度评价并鼎力推荐。

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很好实践，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。

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：MLOps8
1.3MLOps简介8
1.3.1MLOps的定义8
1.3.2MLOps相关的工具和平台12
1.3.3MLOps的优势13
1.4MLOps与DevOps14
1.4.1DevOps的3个优点14
……

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