Serverless架構下的AI應用開發：入門、實戰與性能優化
劉宇 田初東 盧萌凱 王仁達
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20.8萬字總字數
¥59.4定價
劉宇 田初東 盧萌凱 王仁達
這是一部指導讀者在Serverless 架構下開發、部署和運維機器學習項目的實戰性著作。本書由阿里巴巴官方出品，來自阿里雲和螞蟻集團的Serverless產品專家、AI算法專家、Serverless解決方案架構師、Serverless工具鏈技術負責人聯合撰寫，全方位地梳理和總結了阿里在Serverless架構下的機器學習實戰經驗，得到了企業界和學術界的10餘位專家的高度認可。具體內容上，本書主要包含如下幾個方面：（1）Serverless架構基礎詳細介紹了Serverless架構的概念、特點和應用場景，Serverless架構下的應用開發、部署的流程和方法，以及傳統的Web框架如何向Serverless架構遷移和部署，這些都是在Serverless架構下開發和部署應用必備的基礎知識。（2）機器學習算法和機器學習框架在Serverless架構下的應用詳細講解了支持向量機、神經網絡等各種機器學習常用的算法和模型，以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4種主流深度學習框架與Serverless架構的結合，爲讀者在Serverless架構下開發機器學習應用打下基礎。（3）Serverless架構下的機器學習項目實戰首先通過幾個實戰案例講解了圖像識別、模型升級、情感分析等機器學習領域的高頻應用的Serverless化，爲傳統的AI應用遷移和部署到Serverless架構給出指引；然後通過兩個綜合案例講解了機器學習應用在Serverless架構上從設計、開發、部署到運維的全流程。（4）Serverless應用性能優化總結了Serverless架構下應用性能優化的方法和經驗，比如冷啓動的優化方案、開發注意事項等。
在人工智能再次進入一個高潮的2024年，如何讓算力更好的爲百花齊放的算法模型賦能，成爲了開發者關注的重要問題，而serverless就是其中一個很有吸引力的解決方案。相比於雲服務虛擬機部署，serverless提供了更大的靈活性和簡便性，隨着諸如冷啓動等問題的優化解決以及價格成本的進一步下降，serverless將很有希望成爲ai時代的主流算力賦能方案。相比於國外aws serverless相關的書籍，本書還是有一定的提升空間，書中的例子有很大的重複性，有一些湊篇幅的嫌疑，不過倒是也從阿里雲函數計算產品的視角，給出了許多比較獨特的觀點和看法，例如冷啓動的各種優化方案等，可以算ai應用serverless的一本還不錯的參考書。值得一讀。
在2021書的基礎上，着重放到AI上，最新的內容，推薦參考阿里雲的FunctionAI
前段時間做了ai應用上線阿里fc，聽完serverless架構幫助AI應用開發更簡單後，又來微信讀書快速閱讀了這本書，對於開發者來說，對拓展思路有一定幫助。不過考慮到目前serverless還沒有統一規範，最好的實踐還是要參考各家公有云廠商平臺