哈佛大学《机器学习系统导论》开源教材 2025-10-31 0 浏览 0 点赞 长文 这是一本开源教材，旨在教你如何构建"真正可用的"机器学习系统（从模型训练到部署、运维、在边缘设备上的部署等）。 它原来是哈佛大学的 CS249r 课程教材（由 Vijay Janapa Reddi 教授主导）演变而来，现在被许多学校与学习者在全球使用。它以"系统视角"为中心：不仅关注算法、模型本身，也重视数据管道、部署架构、监控、资源优化、边缘 AI 等环节。 ## 亮点特色 ### 1. 全栈覆盖 它不只是讲模型训练或深度学习，而是覆盖 ML 系统的完整链条： • **系统设计** —— 如何设计可扩展、可维护的机器学习架构 • **数据工程** —— 数据采集、标注、预处理、流水线管理 • **模型部署与监控** —— 将原型模型投入生产环境，并持续监控、纠偏 • **边缘 AI / 嵌入式部署** —— 资源受限设备上的高效执行 ### 2. 动手实验 / 实验室（Labs）支撑 教材中内嵌有实验室（labs）模块，让读者可以在动手实验中实际搭建系统，而不是仅停留在理论。 ### 3. 现代工具链与自动化支撑 • 项目配备了 "Binder CLI"（一个命令行工具，用于快速构建、预览、部署书籍内容） • 构建流程支持输出 HTML、PDF、EPUB 等多种格式 • 使用 GitHub Actions 自动化部署 ### 4. 持续更新 & 版本计划 • 教材是活书（living book）：随着 ML 系统发展不断更新内容 • 预计 2026 年将通过 MIT Press 出纸质版实体书 ## 适用人群 • 想要了解机器学习系统全栈开发的学生和工程师 • 需要将 ML 模型部署到生产环境的开发者 • 对边缘 AI 和嵌入式部署感兴趣的研究者 • 希望系统学习 MLOps 的从业者 这是一本真正从工程实践角度讲解机器学习系统的优质教材。 教材 GitHub 仓库 开源教材地址 #MLOps #免费资源 #哈佛大学 #开源教材 #机器学习 #系统设计 #边缘AI