Kirk Borne近日分享了一本關於機器學習工程的實用指南，重點在於如何管理機器學習模型的生命周期。這本指南提供了實際範例，幫助用戶將機器學習專案轉化為成功的部署，並提供了具體的步驟和策略。值得注意的是，指南中新增了一個章節，專門探討生成式AI及大型語言模型（LLMs），並介紹了如何利用LangChain建立相關的管道。除了這些新內容，指南還深入探討了機器學習的關鍵主題，包括持續集成/持續交付（CI/CD）和系統設計，這些都是現代機器學習專案中不可或缺的部分。Borne強調了核心的MLOps實踐，例如模型管理和性能監控，這些都是確保機器學習解決方案有效運行的關鍵。此外，使用者還能學習如何利用AWS及開源工具來構建可部署的機器學習微服務和管道，進一步提升其專案的實用性和可擴展性。