machine-learning-systems-design

从算法到系统，用练习掌握ML系统设计全流程

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署基础设施 🍴 复刻 1652 🐛 待处理 11 👀 关注 302

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GitHub 星标 ★ 10724

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源电子书，完全免费，无付费版本

项目预览

machine-learning-systems-design 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施

开发团队chiphuyen

官网地址https://huyenchip.com/machine-learning-systems-design/toc.html

GitHubhttps://github.com/chiphuyen/machine-learning-systems-design

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源电子书，完全免费，无付费版本

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

主要语言HTML

技术栈/模型data-science,machine-learning-production,mlops

GitHub 星标★ 10724

上线时间2019-11-24 00:00:00

代码更新2023-04-15

仓库体积1.4 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数8

项目介绍

这是一本关于机器学习系统设计的开源小册子，以练习驱动的方式系统讲解ML系统的工程化设计。它面向希望从算法模型走向实际系统构建的工程师，解决ML项目在落地时面临的架构选型、数据管道、模型部署、监控运维等工程问题。内容涵盖需求分析、数据准备、特征工程、模型选择、训练与评估、部署与监控等全生命周期，并配有大量设计练习和案例分析，帮助读者建立端到端的系统设计思维。项目以HTML格式呈现，结构清晰，便于阅读和自学。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 10724

技术标签

data-science mlops

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

能联网的浏览器（README 提供在线阅读链接）
可访问 GitHub 或作者官网的网络环境
可选：本机已安装 Git，用于把仓库克隆到本地阅读
具备基础机器学习与工程背景，便于理解设计练习

安装与启动步骤

1在线阅读小册

README 首行给出在线阅读地址，直接用浏览器打开目录页即可开始，无需任何安装。
2按四步顺序阅读

小册子按项目搭建、数据管道、建模、服务四步展开，建议按顺序通读，建立端到端思维。
3本地克隆仓库

如想离线阅读仓库内的 HTML 文件，可克隆仓库后用浏览器打开对应页面。
```
git clone https://github.com/chiphuyen/machine-learning-systems-design.git
```
4延伸实践与练习

跟随文中链接阅读实践资源与各大公司案例，并尝试结尾的 27 道系统设计面试题。