前言

为何写作本书

随着时间的推移，Serverless架构变得越来越火热，其凭借极致弹性、按量付费、低成本运维等特性，在很多领域发挥着越来越重要的作用；机器学习领域在近些年也非常火热，并在越来越多的行业中得到应用。实际上，机器学习项目往往存在资源占用率高、利用率低的问题，尤其在流量波峰和波谷差值较大的项目中，资源浪费更为显著。除此之外，机器学习项目的部署、更新、后期维护相对来说也存在一定的复杂度。因此，如何将Serverless架构应用在机器学习项目中，在保证机器学习项目性能的同时，降低成本，提高资源利用率，是值得研究和探索的问题。本书希望通过简单明了的语言、真实的案例，以及开放的源代码，为读者介绍Serverless架构与机器学习相关的基础知识。希望读者可以通过本书真正理解Serverless架构与机器学习结合的重要价值，并能顺利在Serverless架构下开发、上线机器学习项目，从而更加直接地获得云计算带来的技术红利。

本书主要内容

本书是一本关于Serverless架构下机器学习实战的技术书，通过对Serverless架构的基础介绍、项目开发经验总结，以及常见的机器学习算法、模型、框架的学习，对将机器学习项目应用到Serverless架构、不同机器学习项目与Serverless架构结合以及基于Serverless架构进行机器学习应用开发等内容进行了探索。本书不仅有基础理论知识，还有大量的经验分享，以及对最新技术点的实践应用，包括但不限于Serverless架构下GPU实例的上手、多维度的冷启动优化方案、Serverless架构多模调试能力等。希望读者通过对本书的学习，可以对Serverless架构有一个更加全面、直观的了解，对Serverless架构下的机器学习有更加深入的认识。同时，希望通过本书的抛砖引玉，帮助读者将机器学习项目在Serverless架构下落地，获得云计算发展的技术红利。

本书共8章内容。第1章介绍Serverless架构基础，包括Serverless架构的发展、优势、面临的挑战等；第2章从Serverless架构的开发流程、与ServerFul开发流程的对比、传统框架迁移等多个方面，对Serverless架构下的应用开发进行相关介绍；第3章介绍机器学习相关的探索，包括对支持向量机、神经网络等算法和模型的学习与研究；第4章介绍常见的机器学习框架以及在实战项目中的应用，便于读者了解常见的机器学习框架，以及部署到Serverless架构的方案等；第5章介绍几个机器学习应用较为广泛的领域的项目实战，包括图像识别领域、情感分析领域以及对模型升级迭代相关领域的探索，涉及容器镜像、预留实例、GPU实例等诸多Serverless架构的新功能和特性；第6章和第7章介绍两个完整的Serverless架构与AI结合的案例，从项目背景开始到相关模块的设计、项目的开发与部署，通过完整的流程讲解Serverless架构下机器学习项目的上手、开发、维护全过程；第8章针对Serverless架构进行相关开发经验的分享以及Serverless应用调优方法的总结，包括Serverless架构下的冷启动优化方案、开发注意事项等内容。

如何阅读本书

在阅读本书前，读者应当掌握一定的编程技术，例如具备Node.js、Python等语言的编程能力，同时需要对云计算有初步的了解，有使用阿里云、百度智能云、华为云等的经验，还需要对机器学习相关知识有一定了解。本书从什么是Serverless架构、什么是机器学习开始说起，然后是零基础上手Serverless架构、开发机器学习应用、将机器学习项目部署到Serverless架构，再到引入GPU实例、完整的工程项目等，循序渐进地为读者介绍Serverless架构下的机器学习相关实战。建议读者按以下方式阅读本书。

第一遍通读，主要弄清楚概念，再完成Serverless、机器学习项目的基础入门，并对基于Serverless架构的机器学习有相对简单的实践，对如何将机器学习项目部署到Serverless架构有一个基础的了解。

第二遍对本书在Serverless架构下机器学习项目的优化做进一步探索，从而了解如何降低冷启动对项目的影响，如何通过引入GPU实例赋能Serverless架构下的机器学习项目，以及如何通过Serverless Devs开发者工具快速且简单地部署机器学习项目。

第三遍可以针对本书最后一章进行深入阅读，加深Serverless架构下机器学习项目的应用理解，切实从零开发一款基于Serverless架构的机器学习应用，并将其部署上线，以便对Serverless架构下的机器学习项目的开发技巧有更加深入的认识和见解。

阅读是一个反复又枯燥的过程，读者只有反复研读，才能使自己对Serverless架构的学习不断深入，对Serverless架构下的机器学习应用有更深入的了解。另外，Serverless架构与机器学习发展速度非常快，所以本书的案例代码可能存在失效的情况。但是，笔者会尽快在每个案例的代码仓库中做更新，希望读者可以切实利用好每个案例提供的仓库地址，帮助自己更加高效地了解、学习在Serverless架构下如何更简单、更方便、更科学地开发、部署、运维机器学习项目。

致谢

本书是一本云计算与机器学习结合的技术书。在编写的时候，笔者曾遇到很多困难，在此特别感谢阿里云云原生团队、蚂蚁集团CTO线相关的小伙伴，是你们的支持和鼓励，让本书顺利完成。

感谢田初东（白酒）和我一起合作，努力完成本书的编写，尽管在这个过程中遇到了诸多挑战，但是我们通过各种努力最终达成了目标，过程值得回忆，结果令人欣慰；感谢杨秋弟（曼红）、杨浩然（不瞋）、马鸣（意宸）、陈绪（还剑）等前辈，在本书的整个创作过程中不断给予鼓励和支持，让本书在预期时间内顺利完成；感谢国防科技大学窦勇教授、浙江大学卜佳俊教授、中国科学院大学雷渠江教授等，对本书提出了极具建设性的意见；感谢阿里云云原生开发者姜曦（筱姜）、机械工业出版社杨福川老师等，在本书编写过程中给予帮助和支持；感谢阿里云UED团队周月侨（小取）帮忙对本书部分插图等进行设计、规范；感谢聂大鹏（拓山）、罗松（西流）、张千风（千风）等，在本书编写过程中指导部分代码的完成，以及功能、案例的实现；感谢钱梅芳（宝惜）对本书提供建议。同时，感谢我的家人对我工作的支持，对我每走一步的信任和鼓励；感谢身边的小伙伴对我的关心和帮助。

由于作者水平有限，书中不足及错误之处在所难免，敬请专家和读者批评指正。

江昱（刘宇）