本书围绕MLOps展开, 全面阐释其概念与落地实践。开篇对MLOps进行概述, 剖析其体系架构、价值定位与技术栈。随后各章从特征工程、模型训练与推理, 到可观测性基础设施, 通过理论阐述与架构解析, 并结合Uber、Meta等知名案例, 分享建设思路。此外, 本书还介绍Ray Core及RayAI库的使用, 并提供大语言模型训练部署实例。最后, 本书对MLOps及AI/ML的发展趋势进行展望。