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《机器学习系统:设计与实现》中文版 - 一本深入浅出讲解现代机器学习系统的开源教科书

RayRay
机器学习系统开源项目设计原理实现经验OpenMLSysGithub

openmlsys-zh

一本开源的机器学习系统教科书

随着人工智能技术的快速发展,机器学习系统已经成为当今最重要的基础软件之一。为了帮助更多人理解现代机器学习系统的设计原理和实现经验,一群来自学术界和工业界的专家共同发起了 openmlsys-zh 这个开源项目,旨在撰写一本全面而深入的机器学习系统教科书。

这本名为《机器学习系统:设计与实现》的教科书采用中文撰写,目前已经在 GitHub 上开源发布。截至目前,该项目已经获得了近4000颗星标,400多次分支,吸引了50多位贡献者参与编写。这充分体现了开源社区对这本教科书的认可和支持。

openmlsys-zh 项目主页

全面系统的内容结构

这本教科书的内容十分丰富,覆盖了现代机器学习系统的方方面面。主要包括以下几个部分:

  1. 基础知识:介绍机器学习框架的编程接口设计和计算图等核心概念。

  2. 性能优化:详细讲解编译器前端、后端、运行时、硬件加速、数据处理、模型部署和分布式训练等关键技术。

  3. 功能拓展:涵盖推荐系统、联邦学习、强化学习、可解释AI和机器人系统等热门应用领域。

这种由浅入深、由核心到拓展的内容结构,可以帮助读者全面系统地掌握机器学习系统的知识体系。

面向广泛的读者群体

这本教科书的目标读者非常广泛,主要包括:

  • 学生:可以系统学习机器学习系统的理论知识,为未来的研究和工作打下基础。

  • 研究人员:可以深入了解系统底层原理,有助于设计新的模型和算法。

  • 开发人员:可以掌握系统调优和定制开发的技能,更好地应用于实际工作。

无论是刚刚入门的新手,还是有一定经验的从业者,都能在这本书中找到有价值的内容。

开放协作的写作模式

作为一个开源项目,这本教科书采用了开放协作的写作模式:

  1. 所有内容都托管在 GitHub 上,任何人都可以查看和下载。

  2. 欢迎社区成员通过提交 PR 来贡献新内容或修正错误。

  3. 提供了详细的写作指南和术语表,确保内容风格的一致性。

  4. 定期发布更新,持续完善和扩展内容。

这种模式充分发挥了开源社区的力量,让教科书的质量不断提升。

丰富的阅读形式

为了方便读者阅读,这本教科书提供了多种阅读形式:

  1. 网页版:可以在线浏览全书内容,地址是 https://openmlsys.github.io/。

  2. PDF版:计划在2022年中完成勘误后发布,方便离线阅读。

  3. 源代码:可以直接查看 Markdown 源文件,参与内容贡献。

书籍网页版截图

未来发展规划

虽然这本教科书已经包含了大量内容,但编写团队并没有停下脚步。他们计划在未来继续扩展以下主题:

  • 元学习系统
  • 自动并行
  • 深度学习集群调度
  • 绿色AI系统
  • 图学习系统

同时,他们也欢迎社区成员提出新的主题建议,共同丰富这本教科书的内容。

总结

《机器学习系统:设计与实现》是一本难得的中文开源教科书,它全面系统地介绍了现代机器学习系统的各个方面。无论你是学生、研究人员还是开发者,都可以从这本书中获得宝贵的知识。

这本书采用开放协作的模式编写,充分体现了开源精神。它不仅是一本优秀的教科书,更是一个活跃的开源社区。欢迎所有对机器学习系统感兴趣的朋友关注这个项目,一起参与到教科书的编写中来,为推动机器学习技术的发展贡献一份力量。

🔗 项目地址:https://github.com/openmlsys/openmlsys-zh

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