本書圍繞MLOps展開, 全面闡釋其概念與落地實(shí)踐。開篇對(duì)MLOps進(jìn)行概述, 剖析其體系架構(gòu)、價(jià)值定位與技術(shù)棧。隨后各章從特征工程、模型訓(xùn)練與推理, 到可觀測(cè)性基礎(chǔ)設(shè)施, 通過理論闡述與架構(gòu)解析, 并結(jié)合Uber、Meta等知名案例, 分享建設(shè)思路。此外, 本書還介紹Ray Core及RayAI庫(kù)的使用, 并提供大語言模型訓(xùn)練部署實(shí)例。最后, 本書對(duì)MLOps及AI/ML的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望。