MLops权威指南：读后感

《MLops权威指南》是一本关于机器学习运维的权威指南，由著名AI专家NoahGift撰写。这本书详细介绍了如何构建和管理可扩展、高效的机器学习平台，以满足不断增长的数据需求和模型规模。

本书分为12章。第一章介绍了机器学习平台的基本概念、架构和技术。接下来几章深入探讨了如何实现自动化部署、监控和维护机器学习模型。书中还提供了大量的实践案例和最佳实践，帮助读者更好地理解和应用这些技术。

在图书的开始部分，作者先对新兴的概念MLOps进行了一定篇幅的介绍，包括什么事MLOps，为什么需要MLOps。基于这些疑问在第2章介绍了MLOps的基础，也就是说在掌握MLOps的时候我们需要哪些技能，比如Bash和Linux相关的技能知识，云计算相关知识，Python编程能力以及基本的机器学习相关的知识等等，这些都是学习和掌握MLOPs必须拥有的基本能力。

在之后的章节能容中，介绍了如何设置持续集成和持续交付，介绍了Kaizen，即对所有事物进行持续改进的想法。与云计算相关的MLOps分为三章，涵盖AWS、Azure和GCP（谷歌云平台）。之后介绍了机器学习互操作性、构建MLOps命令行工具和微服务。

可以看出，本书的内容十分的丰富。从图书的整体内容上可以知晓，作者基本上将MLOPs相关的概念、能力、场景、问题都讲解得比较细致，这对于所有机器学习的从业人员来说真的十分的友好。另外书中安排的练习题和思考题也是一个不错的设置，帮助读者进一步巩固相关知识点，review的感觉还是很不错的。

总的来说，这本书是一本非常有价值的机器学习运维指南。它不仅提供了丰富的理论知识和实践经验，而且还涵盖了最新的技术和趋势。无论是初学者还是有经验的专业人士，都可以从中受益匪浅。如果你正在从事机器学习平台的开发或运维工作，那么这本书绝对是你不可或缺的参考资料。