aie-book 该书涵盖了从基础模型到实际应用的整个过程，包括数据准备、模型评估、问题解决等方面。书中还提供了案例研究、误差分析、提示工程、代理构建、微调模型、数据验证、模型优化和持续改进的框架。这本书适合各种技术角色，包括 AI 工程师、数据科学家、工程经理和产品经理。
这个 GitHub 项目 chiphuyen/aie-book 是由 Chip Huyen（胡婧）编写的开源书籍项目，书名是：
“Introduction to Machine Learning Systems: Design and Implementation”
（机器学习系统的设计与实现导论）
简介
这本书主要讲的是 如何把机器学习从研究阶段（research）落地到生产环境（production），也就是常说的 MLOps（Machine Learning Operations）、AI 工程化。
它不教你模型算法（例如 CNN、Transformer），而是教你：
怎么让一个 AI 模型真正跑在产品里，稳定、可扩展、可维护。
主要内容结构
根据仓库与书的目录内容，主要包括以下几大部分：
- 机器学习系统概述
- 为什么模型能在实验室跑得好，线上却表现糟糕
- ML 系统与传统软件工程的区别
- 构建 AI 产品的生命周期
- 数据与特征工程
- 数据采集、清洗、版本管理
- 特征提取与存储
- 数据漂移与监控
- 模型训练与部署
- 离线训练与在线服务的架构
- 模型版本控制
- 推理性能优化与延迟管理
- 系统设计与工程实践
- 如何设计可扩展的 ML 系统
- 如何平衡模型精度与工程复杂度
- 模型评估指标与 A/B 测试方法
- AI 产品的全流程
- 从 idea → 数据 → 模型 → 服务 → 反馈闭环
- 生产系统常见陷阱与经验总结
作者介绍
Chip Huyen（胡婧）：
- 越南裔美国人，斯坦福大学计算机系毕业
- 曾任 NVIDIA、Snorkel AI、Netflix 等公司工程师
- 现为 Claypot AI 联合创始人
- 在机器学习系统设计和实时 ML 方向有丰富经验
她的写作风格偏 工程实战 + 结构化思维，这本书被很多硅谷工程师称为：
“让研究员变成工程师的桥梁书”。
附加信息
- 仓库包含部分章节的 LaTeX 源文件 和 代码示例；
- 完整书籍已由 O’Reilly 出版（英文版 ISBN 9781098107963）；
- GitHub 上提供的是开源版本草稿，供学习与引用。
Github：https://github.com/chiphuyen/aie-book
油管：https://youtu.be/HvKPDnpNQNc
