本書圍繞MLOps展開, 全面闡釋其概念與落地實踐。開篇對MLOps進行概述, 剖析其體系架構、價值定位與技術棧。隨后各章從特征工程、模型訓練與推理, 到可觀測性基礎設施, 通過理論闡述與架構解析, 并結合Uber、Meta等知名案例, 分享建設思路。此外, 本書還介紹Ray Core及RayAI庫的使用, 并提供大語言模型訓練部署實例。最后, 本書對MLOps及AI/ML的發(fā)展趨勢進行展望。