《机器学习系统：设计与实现》邀您检视

1 书籍简介

当前，机器学习在网络上非常多高质量的图书、视频教程等，大家很方便的就能学习。但是，当我们更进一步，想要探究这些模型、算法背后的框架时，发现相关的系统性讲解的书籍、教程几乎没有。从发展趋势看，AI行业到了一个新的阶段，比如现在都在讲的AI工程化，了解底层系统框架对算法/系统工程师未来的发展大有帮助。于是，我们便萌生了一个想法，能够写作一本系统讲解机器学习系统的书——《机器学习系统：设计与实现》，填补这个领域的空白。想通过这本书来帮助想要从事或者已经从事机器学习系统开发相关工作的人，快速了解机器学习系统全貌，对涉及的各个技术方向进行讲解，能够指导系统设计以及开发工作。

为了能够写好《机器学习系统：设计与实现》这本书，让内容系统全面同时能与当前技术趋势紧密结合，我们组建了专业的写作队伍，包括学术界、工业界的老师和专家，以及一线的开发者。书籍由麦络老师（爱丁堡大学）、董豪老师（北京大学、鹏程实验室）、金雪锋（MindSpore首席架构师）、干志良（MindSpore架构师）主导，联合MindSpore开发团队，赖铖、韩佳容（鹏程实验室），袁秀龙（清华大学），丁子涵（普林斯顿大学）以及符尧（爱丁堡大学）共同编写。

书籍地址：https://openmlsys.github.io/

在这本书中，我们将其分为3个部分，基础篇、进阶篇和拓展篇。

• 第一部分基础篇介绍了机器学习系统的基础，首先介绍机器学习系统提供给用户的编程接口，以及典型机器学习系统中的计算图构建、生成和调度的过程和主要技术。
• 第二部分进阶篇，将站在系统设计的角度，思考在设计现代机器学习系统中需要考虑的问题和解决方案，包括编译器前端、编译器后端和运行时、硬件加速器、数据处理框架、模型部署等内容。
• 在拓展部分，会从后续发展的维度介绍联邦学习、强化学习、可解释AI等方面进行讲解。

写作整理过程中，我们经过多轮多次的讨论和修订，尽最大的努力从整体结构、内容表达上做到完善。书籍的写作，大家花费了非常多的时间和精力，差不多花费了1年左右的时间才成稿。在成稿之际，本着开源社区分享参与的精神，我们把这本书免费开源！

GitHub仓库：https://github.com/openmlsys/openmlsys-zh

2 活动说明

我们希望广大的开发者能够参与进来，对书籍的内容进行检视、修改，提出修改意见、添加内容等，在书籍不断完善演进的过程中共同成长。当然，对应贡献者，我们也会提供精神奖励以及物质奖励：对于突出贡献者，我们会将其GitHub账号放在书籍主页的贡献者列表，也会提供京东购物券作为物质激励，详情如下。

活动时间：2022.3.18—2022.4.8

活动方式：开发者发现书籍内容问题

1、提交Issue（所有问题汇总至同一条Issue）至GitHub仓****

2、Issue中的问题需要体现如下信息：

（1）章节/位置 （2）问题描述 （3）建议

3、为了方便领奖，建议在Issue中填写个人邮箱

检视积分累计方式

奖励说明

1、Issue中合格问题积分总数，前20名获自选奖（京东自营200元）。

2、活动结束后会公布获奖名单，并通过1261354409@qq.com与获奖者联系发奖。

3、最终解释权归openmlsys开源社区团队所有。