机器学习系统：设计和实现
麦络 董豪
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麦络 董豪
本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验，侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流，异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中，本书将根据MindSpore的自身特点，在各个章节突出讨论MindSpore的优势点，从而将MindSpore并列为与TensorFlow，PyTorch的三大框架。
快速扫了一遍，对于简单入门还是可行的，但是感觉理论部分偏多，对于实际的工程部分较缺少，例如模型的部署，推理过程的整个系统架构等。
披着机器学习系统的外衣，介绍mindspore框架的入门书籍，有点泛。
应用创新、硬件演进、技术进步是计算机系统研究的三大驱动力。
对机器学习整体有这个介绍，适合初学者
比较全面，语言通俗，适合想要初步了解mlsys的人，以及需要快速建立起相关技术栈图景的人。 从理论到软硬件实现均有涉及，对于不同种类的ml任务也有大概的介绍，不深入技术细节可以读的下去，章节很多但是内容明确可以根据兴趣选读。 总体十分推荐入门使用。
刚入门挺适合的，对整体有宏观的认识，但是细节不够多，还需要参考其他资料学习
非常好的一本机器学习系统入门书，对学习推理框架帮助很大
太泛，看完好像懂了又好像啥也不懂
整体还是不错的，相当于一个MLSys的综述吧。有了全局的认知，对哪个方向感兴趣，可以再深入阅读对应的书籍或论文