强烈推荐面试准备/学习MLOps的资料

最近准备跳槽MLOps Engineer，翻阅了很多网上的资料，觉得最值得花时间仔细看的


1） 如果时间充裕，可以看看chip huyen的designing machine learning systems。地里也有很多人推荐。非常详细的一本书，基本覆盖了MLOps需要知道的所有知识。而且会讲不同的方法，优势/劣势，如何取舍，对于准备系统设计面试非常有帮助。缺点是内容太密集，普通人可能要来回翻几遍，也不能算是书的问题，小弟阅读理解从小就是弱项。


2）另外一个我自己找的视频资料，地里好像还没人推荐过。油管上搜AIEngineering主播，有一个合集叫 MLOps - Machine Learning Operations，通过talk的方式详细讲了ML deployment 和 Monitoring的实用知识。对container和Kubernetes不熟的小伙伴可以快速上手知道一些细节。


生活不易，求点大米，感谢朋友们！祝大家学习面试跳槽一切顺利！

MLOps和普通的Ops有哪些区别?

感谢楼主分享！

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