由北京大学前沿计算研究中心助理教授董豪博士、爱丁堡大学助理教授麦络博士等编写的《机器学习系统》书籍，诚邀更多参与者一起贡献。

 

 

写这本书的初衷

机器学习系统：设计和实现

 

　　机器学习系统对人工智能的发展非常重要。人工智能算法和系统已经密不可分，从当年的 AlphaGO、到最近的大模型算法都离不开机器学习系统的支持。经过多年的发展，机器学习系统作为一个学科已经逐渐成熟，然而现实情况是我们有大量的人工智能算法教程，但却缺乏一本针对机器学习系统的教材。

 

　　我们发现现在国内研究算法的人很多，但很多人缺乏对机器学习系统的理解。这样一方面可能会限制算法研究的想象力，另一方面也不利于学科的发展。因此，我们认为有必要编写一本系统化的《机器学习系统》书籍。

 

面向的读者

机器学习系统：设计和实现

 

　　这本书是面向机器学习领域的本科生、研究人员、以及从事相关行业的工程师编写的。希望有一定机器学习算法背景的读者，可以快速、系统地了解机器学习系统的相关知识。针对算法研究者/开发者，本书可以帮助您理解系统的各个组件，为算法研究服务。针对系统研究者/开发者，本书可以带领您快速地学习当前最新的系统设计方法，让您对整个领域有系统性的理解。

 

主创团队及发起人简介

机器学习系统：设计和实现

 

　　目前，该书籍的写作由麦络、董豪、金雪锋、干志良共同牵头。除了爱丁堡大学、北京大学、华为和鹏城实验室，我们还联合了清华大学、普林斯顿大学、帝国理工学院等单位的朋友们一起编写。

 

 

　　麦络，2020年7月加入爱丁堡大学信息学院担任助理教授，领导大规模机器学习系统实验室。其研究兴趣包括：计算机系统，机器学习和数据管理。麦络参与设计多个开源机器学习系统，包括 Quiver, KungFu 和 TensorLayer 等。其科研成果发表在知名国际会议，包括 OSDI，NSDI，USENIX ATC 和 VLDB。麦络于2018年在帝国理工学院获得博士学位，博士期间获得谷歌奖学金资助。2018-2020年间，麦络在帝国理工学院担任博士后研究员，同时在微软研究院担任访问研究员。

 

 

　　董豪，北京大学计算机学院、前沿计算研究中心助理教授，博士生导师。于2019年秋获得英国帝国理工学院博士学位。研究方向主要涉及计算机视觉和机器人，目的是降低学习智能系统所需要的数据，实现自主学习。他致力于推广人工智能技术，是深度学习开源框架 TensorLayer 的创始人，并获得 ACM MM 2017年度最佳开源软件奖。他在英国帝国理工和英国中央兰开夏大学获得一等研究生和一等本科学位。

 

第一版已问世

机器学习系统：设计和实现

 

　　虽然集结了众多单位各个方向的专家参与，我们依然用了一年的时间才整理出第一个版本，当前拥有了13个章节，同时还有6-7个章节已经在写作和规划中。

 

　　截至2021年3月，该书的内容章节如下：

 

• 导论
• 编程接口
• 计算图
• 编译器前端
• 编译器后端和运行时
• 硬件加速器
• 数据处理框架
• 模型部署
• 分布式训练
• 深度学习推荐系统
• 联邦学习系统
• 强化学习系统
• 可解释性AI系统

　　

      已经进入规划章节包括：元学习系统，大模型自动并行，深度学习集群资源调度，绿色AI系统，图学习系统，几何学习系统等等。

 

　　开源书籍：https://openmlsys.github.io

　　仓储文档：https://github.com/openmlsys/openmlsys-zh

　

　　机器学习系统是不断发展的，我们希望采用开源的编写模式，让更多的专家参与进来。在未来，我们还计划编写英文、阿拉伯语和俄语版本。

 

 

　　机器学习系统涉及的知识点非常多，如果按照传统的书籍写作，往往依赖于1-2个教授将学科十余年的发展慢慢总结成书，耗时至少3-4年。

 

　　然而，科技的世界已经改变了！软件的发展从传统的瀑布流进化到如今的开源、敏捷开发。那么，书籍的写作为什么还要局限于传统方式呢？

 

　　于是，作者团队决定采用开源思想来编写，让更多各个领域更多专家参与进来。早在2017年，作者团队编写《深度学习：一起玩转TensorLayer》的时候，其实就采用了多作者并行编写的模式，但书籍没有开源。而2021年编写的《深度强化学习：基础、研究与应用》，作者团队虽然把中文版本免费开源，但编写过程依然是封闭的。而这一次，我们尝试采用完全开放的模式，第一版由众多专家朋友们并行编写，然后通过开源平台托管，让更多专家爱好者动态参与进来，让《机器学习系统》成为一本会“自动更新”的书籍。

 

加入我们

机器学习系统：设计和实现

 

　　我们非常欢迎新成员的加入来帮助书籍提升质量、扩展内容。感兴趣的小伙伴可以加入我们的社区和书籍讨论微信群，也可以在我们的 Github 仓库上直接开始提交 Issue，PR 甚至新内容的 proposal。我们非常期待和大家一起努力，写出世界上第一本机器学习系统的书籍！

 

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