前言

近年来，机器学习领域发展迅猛，模型复杂度不断攀升，大语言模型更成为推动行业变革的重要力量。但随着机器学习项目从实验阶段迈向生产部署，一系列挑战接踵而至，如何高效管理模型全生命周期，并保障模型持续可用，成为从业者必须攻克的难题。MLOps 作为一套旨在整合机器学习开发与运维的解决方案，应运而生；而 Ray 则为 MLOps 的落地，提供了强大助力。在编写本书时，我们希望能为读者搭建一座通往高效 MLOps 实践的桥梁，帮助大家在复杂多变的 AI 领域中找到前行的方向。

本书开篇对 MLOps 展开全面论述。首先介绍 MLOps 体系结构，以及机器学习项目的输入和输出，让大家理解这一领域的理论框架。随后分析机器学习项目实施的痛点，阐述 MLOps 的愿景与价值，同时介绍 MLOps 标准技术栈与核心组件，帮助大家建立起对 MLOps 的整体认知。

接下来，本书从实操角度出发，详细介绍 MLOps 实施策略。在介绍战略协同、需求评估、基础设施搭建方法后，我结合 Uber 的 Michelangelo 平台、Meta 的 FBLearner 平台等案例，展示如何在实际场景中落地 MLOps。

机器学习模型的开发与运维是一个系统性工程，为此，本书分章节对特征工程、模型训练、模型推理、可观测性基础设施进行了深入剖析。不仅介绍各环节的架构、流程，分析自建与采购方案，还通过大量案例研究，分享如何解决组织实施过程中遇到的挑战，帮助读者积累实战经验。

Ray 作为一款卓越的分布式计算框架，在加速 MLOps 落地方面优势显著。本书专门介绍了 Ray Core 和 Ray AI 库，帮助读者理解其基础概念、架构设计、API 使用等知识。通过大语言模型训练与部署实例，读者可以学习如何使用 Ray 进行 AI 任务开发，了解 Ray 与其他系统的异同以及 Ray 的集成生态。

最后，本书对 MLOps 的发展现状进行了分析，探讨了机器学习开发生命周期、基础设施架构、成熟度模型以及解决方案生态。同时，对 AI/ML 的发展现状和大语言模型运维的兴起进行了展望，希望能为读者提供前瞻性的思考，帮助大家把握行业发展趋势。

我们由衷地希望，本书不仅能帮助机器学习工程师、数据科学家和 MLOps 从业者解决实际工作中的难题，也能为行业的技术发展和人才培养贡献一份力量。在阅读过程中，若你有任何疑问或建议，欢迎反馈，这将激励我们持续为大家带来更多有价值的内容。