Part I｜機器學習與MLOps
CHAPTER 1 何謂機器學習系統？
1.1 機器學習、MLOps、系統
1.2 目標是打造方便使用者的機器學習
1.3 機器學習系統所需的東西
1.4 讓機器學習系統模式化
1.5 本書的編排方式

Part II｜建立機器學習系統
CHAPTER 2 建置模型
2.1 建置模型
2.2 反面模式｜Only me 模式
2.3 專案、模型與版本管理
2.4 管線學習模式
2.5 批次學習模式
2.6 反面模式｜複雜管線模式

CHAPTER 3 發佈模型
3.1 學習環境與推論環境
3.2 反面模式｜版本不一致模式
3.3 模型的發行與推論器的運作
3.4.1 用例
3.5 Model loader 模式
3.6 模型的發行與水平擴充

CHAPTER 4 建立推論系統
4.1 為什麼要建立系統
4.2 Web Single 模式
4.3 同步推論模式
4.4 非同步推論模式
4.5 批次推論模式
4.6 前置處理推論模式
4.7 微服務串聯模式
4.8 微服務並聯模式
4.9 時間差推論模式
4.10 推論快取模式
4.11 資料快取模式
4.12 推論器範本模式
4.13 Edge AI模式
4.14 反面模式｜Online Big Size 模式
4.15 反面模式｜All in One 模式

Part III｜品質、維護、管理
CHAPTER 5 維護機器學習系統
5.1 機器學習的應用
5.2 推論日誌模式
5.3 推論監控模式
5.4 反面模式｜無日誌資料模式
5.5 反面模式｜孤兒模式

CHAPTER 6 維持機器學習系統的品質
6.1 機器學習系統的品質與維護
6.2 機器學習系統的正常性評估指標
6.3 負載測試模式
6.4 推論斷路器模式
6.5 Shadow A／B測試模式
6.6 線上A／B測試模式
6.7 參數基礎推論模式
6.8 條件分歧推論模式
6.9 反面模式｜純離線模式

CHAPTER 7 End-to-End 的 MLOps 系統設計
7.1 課題與手法
7.2 需求預測系統的範例
7.3 內容上傳服務的範例
7.4 總結