发现宝藏
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。【宝藏入口】。
写在前面
作为计算机科学领域的一个关键分支，机器学习在当今人工智能领域中占据着至关重要的地位，广受瞩目。机器学习通过深入分析大规模数据并总结其中的规律，为我们提供了解决许多实际问题的强大工具。这一领域的发展已经在各行各业带来了深刻的变革和创新。
机器学习的应用范围广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、数据分析、预测建模等众多领域。它已经在医疗保健、金融、制造业、零售等行业中催生了创新，帮助企业更好地理解其数据、提高效率、优化决策，并提供个性化的产品和服务。
随着机器学习技术的不断演进，越来越多的企业已经认识到其价值，并将其纳入到战略规划中，将其视为核心竞争力的一部分。这些企业已经成功地将机器学习技术应用于各种实际业务场景中，从而取得了巨大的竞争优势。
面临的挑战
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。
MlOps简介
MLOps是一种结合机器学习（ML）和运维（Ops）的方法，旨在将机器学习模型成功部署到生产环境中，并持续监控、维护和优化这些模型。在MLOps工程实践中，使用各种工具和技术来实现这一目标，并确保机器学习应用在企业级环境中运行良好。以下是一些与MLOps相关的工具、技术和企业级应用：
1. 版本控制工具：
- Git：用于跟踪和管理机器学习项目的代码版本。
- GitHub、GitLab、Bitbucket：这些平台提供了托管代码、协作开发和持续集成/持续交付（CI/CD）的功能，有助于团队合作。
2. 自动化构建和部署：
- Docker：用于容器化机器学习应用，确保在不同环境中一致运行。
- Kubernetes：用于自动化部署、扩展和管理容器化应用，包括机器学习模型。
- Jenkins、Travis CI、CircleCI：用于自动化构建、测试和部署机器学习模型。
3. 模型管理：
- MLflow：用于跟踪、管理和部署机器学习模型的开源平台。
- Kubeflow：用于在Kubernetes上管理端到端的机器学习工作流程和模型部署。
4. 持续监控和日志记录：
- Prometheus、Grafana：用于监控机器学习应用的性能和健康状况。
- ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）：用于日志记录、分析和可视化。
5. 自动化测试和验证：
- Unit测试和集成测试：确保机器学习代码的准确性和稳定性。
- 模型验证和验证：验证模型的性能、准确性和鲁棒性。
6. 持续集成/持续交付（CI/CD）：
- CI/CD管道：将机器学习模型从训练到部署的自动化流程。
- Argo：用于定义、运行和维护复杂的机器学习工作流程。
7. 安全性和合规性：
- 模型安全性：确保模型不受恶意攻击。
- 合规性：确保机器学习应用符合法规和隐私政策。
8. 模型解释和可解释性：
- SHAP（SHapley Additive exPlanations）：用于解释模型预测的开源库。
- LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）：提供对模型预测的局部解释。
9. 管理和协作工具：
- 项目管理工具：如JIRA、Trello，用于跟踪任务和进度。
- 协作平台：如Slack、Microsoft Teams，用于团队沟通和协作。
10. 云服务提供商：
- .AWS、Azure、Google Cloud：提供了丰富的云基础设施和机器学习服务，用于托管和部署机器学习模型。
在企业级应用中，MLOps实践需要综合运用这些工具和技术，以确保机器学习项目能够顺利地从开发到部署，并保持高可用性和性能。这需要一个跨职能的团队，包括数据科学家、工程师、运维人员和安全专家，共同协作以实现成功的MLOps实践。
好书推荐
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。
1. 目标
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：
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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；
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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；
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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；
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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。
2. 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：
- 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；
- MLOps涉及的几种角色，以及这些角色之间如何协作；
- 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；
- 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；
- 云服务供应商的端到端MLOps解决方案；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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。
3. 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。
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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。
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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。
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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。
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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
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写作末尾
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