设计原则
设计原则是构建高质量机器学习系统的灵魂。本章将系统性地介绍 ML 系统设计的核心原则，包括模块化设计、抽象层级、可扩展性原则以及容错机制。我们将探讨如何通过良好的架构设计来应对复杂性、确保系统可靠性，并实现高效的资源利用。通过分析实际案例和行业最佳实践，您将学习到如何在设计阶段就避免常见陷阱，为后续的开发、测试和部署奠定坚实基础。本章的内容适用于希望深入理解 ML 系统架构的设计师、架构师以及开发者。
章节目录
探索指导机器学习系统从初始开发到生产部署的系统化工程框架。
探索“四大支柱”框架（质量、可靠性、可扩展性、治理），指导机器学习生命周期中数据工程的系统性决策。
探索为何机器学习框架是决定系统可扩展性、开发速度和架构灵活性的关键抽象层，是生产级 AI 系统的核心基础。
探索为何现代机器学习问题需要全新的分布式计算与系统架构方法，聚焦训练任务的独特挑战。