【开放书】MLOps导论：构建企业机器学习生产系统，185页pdf

如今，企业创建的机器学习(ML)模型中，有一半以上都没有投入生产。主要是面临技术上的操作挑战和障碍，还有组织上的。不管怎样，最基本的是，不在生产中的模型不能提供业务影响。

这本书介绍了MLOps的关键概念，帮助数据科学家和应用工程师不仅可以操作ML模型来驱动真正的业务变化，而且还可以随着时间的推移维护和改进这些模型。通过基于世界各地众多MLOps应用的经验教训，九位机器学习专家对模型生命周期的五个步骤——构建、预生产、部署、监控和治理——提供了深刻见解，揭示了如何将稳健的MLOps过程贯穿始终。

https://www.oreilly.com/library/view/introducing-mlops/9781492083283/

这本书帮助你:

通过减少整个ML管道和工作流程的冲突，实现数据科学价值 通过再训练、定期调整和完全重构来改进ML模型，以确保长期的准确性 设计MLOps的生命周期，使组织风险最小化，模型是公正的、公平的和可解释的 为管道部署和更复杂、不那么标准化的外部业务系统操作ML模型