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不管你是否做过数据科学工作、具备专业的机器学习（ML）和统计学基础知识、逐行阅读了Tensorflow的源代码，也不管你是否从头实现过自己的分布式机器学习训练，在你部署一个基于机器学习的真实系统之前，你都将从阅读本书中受益。这正是即将部署的成千上万个机器学习项目所需要的，因为这些部署项目的实用性是一把双刃剑。部署的项目越有用，有关安全、保障、依赖于你的付费客户、公平性或基于你的系统所做出的决策的风险就越高。本书详尽地介绍了当你有这种级别的责任时需要运行的操作，你可以放心，这是几十年的经验积累。
——Andrew Moore，Google Cloud AI副总裁兼总经理
如果我们这些从事机器学习的人能够应用软件工程的最佳实践，那么MLOps就不会如此痛苦了。这是一本软件工程最佳实践指南，由世界顶级专家精心编写且内容全面。
——Chip Huyen， Designing Machine Learning Systems 的作者
这本书是构建真实世界机器学习系统的人的必读书。它为思考开发机器学习产品的复杂而微妙的问题提供了蓝图。
——Brian Spiering，数据科学讲师