A Guide to Implementing MLOps: From Data to Operations (Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology)
《MLOps 实施指南：从数据到运营》
作者：Prafful Mishra
出版日期2025 年 2 月 1 日
概述：在过去十年中，机器学习取得了长足进步，各种规模的组织都在探索其从数据中提取有价值见解的潜力。
然而，尽管机器学习前景广阔，但许多组织仍需要帮助在生产中部署和管理机器学习模型。这就是 MLOps 的作用所在。MLOps 或机器学习运营是一个新兴领域，专注于在生产环境中部署、管理和监控机器学习模型。
MLOps 将 DevOps 的原则与机器学习的独特要求相结合，使组织能够大规模构建和部署模型，同时保持高水平的可靠性和准确性。本书是 MLOps 的综合指南，让读者深入了解该领域的原则、最佳实践和新兴趋势。从训练模型到在生产中部署模型，本书涵盖了 MLOps 流程的所有方面，为读者提供了在组织中实施 MLOps 所需的知识和工具。
由于如今大多数 ML 工作都是用 Python 完成的（这要归功于 NumPy 和 Scikit-learn），尽管 rust 正在迅速追赶，但代码的打包非常重要，因为它可以让人拥有无限的可能性。
电子版代找请联系：yefei147852
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