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本书立足于人工智能产业化落地的真实需求，旨在填补算法模型与生产环境之间的工程化鸿沟，系统构建了人工智能（Artificial Intelligence，AI）系统部署与运维的完整知识体系。全书内容深入浅出，强调理论与实战并重，致力于培养具备全链路工程化能力的专 业技术人才。　　 全书内容编排遵循“理论筑基、技术攻坚、系统融合”的逻辑进阶体系。在夯实人工智能产业链认知与硬件选型基础之上，本书重点攻克模型工程化的核心难点，深入剖析了异构计算环境搭建、模型量化压缩、高性能推理引擎优化以及容器化服务部署等关键技术。同时，针对生产环境的复杂性，书中详细探讨了云边协同架构设计、系统高可用保障及全链路监控体系的构建，致力于帮助读者建立起从底层算力支撑到上层业务交付的完整技术闭环，进而有效解决真实产业场景中的各类工程难题。本书案例丰富、代码详实，既可作为高等院校人工智能、计算机科学及相关专业的教材，也可供 AI 算法工程师、部署运维工程师及行业技术人员参考使用。