《机器学习系统教程：AI 工程原理与实践》中文翻译和电子书分享

前言

随着 AI 的快速发展，我有幸完成了哈佛大学教材《Machine Learning Systems》（中文译名：《机器学习系统教程：AI 工程原理与实践》）的翻译工作。这本书不仅是一部教材，更是一部关于 AI 未来的宣言。作为译者，我希望通过这个中文版，让更多中文读者能够接触到 Vijay Janapa Reddi 教授的深刻洞见，并从中获益。

正如 Vijay 教授在作者序中所言，AI 必将深刻重塑我们的世界，但我们必须培养负责任的 AI 工程师，让 AI 的红利惠及所有人。这本书正是为此而生，系统性地介绍了从算法到生产的机器学习系统工程。我在译者序中也提到，这本书特别适合云原生工程师转型 AI 原生，帮助大家补齐底层知识体系。

中文版由我独立翻译，保留了图书的原意和结构，去掉了测验及交互式内容。中文版未在原书的 GitHub 仓库中，而是由我独立维护，并提供 PDF 版本下载。但因为中文版采用 Hugo 和标准 Markdown 格式撰写，与英文版在排版和格式上有所不同，建议直接 在线阅读 。

这本书的来历

《Machine Learning Systems》源自哈佛大学的 CS249r 课程，由 Vijay Janapa Reddi 教授主导整理与编辑。教授在序言中分享了编写本书的初衷：AI 有潜力解决全球性难题，但我们需要培养能够将创新转化为可扩展系统的工程师。这本书正是课堂产出与社区协作的结晶，聚焦系统视角的机器学习工程。

书籍不仅讨论模型训练，还强调真实世界的部署、监控和优化。该项目采用 CC BY‑NC‑SA 4.0 许可，计划在 2026 年由 MIT Press 出版纸质版。

为什么要翻译

Vijay 教授强调知识普惠的重要性，我深感认同。在译者序中，我提到随着技术范式的演进，云原生工程师正面临向 AI 原生转型的挑战。这本书正好填补了中文世界的空白：

1. 补充资源空白：中文世界缺乏系统化讲解机器学习系统工程的教材，大多侧重算法而非工程实践。
2. 落地能力为关键：AI 工程化趋势下，能构建可维护 ML 系统的工程师日益稀缺。翻译优秀教材能降低门槛。
3. 开源协作精神：原书本身就是协作结晶，翻译有助于中文教学的复用与贡献。

目标读者

这本书适合各类从业者：

• 学生群体：有 ML 基础，希望理解完整生命周期的本科生与研究生。
• 工程师：后端/系统工程师关注生产化部署，数据工程师与 MLOps 从业者聚焦管线与监控。
• 硬件开发者：进阶的嵌入式开发者，书中涵盖 Edge AI 与 TinyML。

如果你偏好纯理论，这本书更强调工程权衡与实践。

内容概览（要点）

书籍内容宽泛实用，涵盖：

• 系统设计：模块组织、接口设计与架构权衡。
• 数据工程：收集、标注、版本管理与质量保障。
• 训练优化：硬件感知训练、加速、压缩与推理优化。
• 部署服务：原型到线上、延迟与吞吐考量。
• MLOps 监控：CI/CD、验证、监控与告警。
• Edge AI：资源受限设备的系统设计与实验套件（如 TinyTorch）。
• 动手实验室：配套实验、硬件套件与课程作业。

作者结合理论、原则与实例，提供可直接借鉴的实战建议，适合课堂与工程参考。

翻译工作

• 完整翻译正文与图表，保留署名与出处。
• 校对润色，确保术语一致与可读性，遵循项目规范。
• 添加本地化说明，便于国内环境复现。

注意：原书 CC BY‑NC‑SA 4.0 许可；中文版为个人翻译发布，非开源。商用或再发布请联系原作者及译者。

如何阅读与使用

1. 优先在线阅读：建议直接访问 https://jimmysong.io/book/ml-systems/ 以获得最佳体验。
2. 教学使用：教师可参考原书课程材料，将章节嵌入大纲。
3. 实践复现：配合 labs 与工具动手实验。

中文版在线提供，适合教学与自学。如需离线或教学副本，请通过网站联系。

贡献与反馈

欢迎 与我联系 反馈翻译改进，或在书籍页面下方评论。

原书内容建议直接在 GitHub 提交 Issue/PR。

参考

• 官方网站： https://mlsysbook.ai
• GitHub： https://github.com/harvard-edge/cs249r_book
• 英文 PDF： https://mlsysbook.ai/pdf

总结

《机器学习系统教程：AI 工程原理与实践》将系统工程与 ML 实践完美结合。翻译成中文，是为了让更多人掌握端到端思维，共建 AI 未来。欢迎阅读、分享你的想法！