花了两周时间终于把 Designining Machine Learning Systems (DMLS) 翻完了。和我最初的感觉一样，这本书可以比肩 Designing Data Intensive Application (DDIA。

这本书详细地介绍了搭建一个生产级机器学习产品的全过程，从准备数据，训练模型，上线模型，线上训练到不断地迭代都做了详细介绍。大部分经验都是在学校里或者小公司学不到的经验。非常扎实，而且没什么废话。

https://www.oreilly.com/library/view/designing-machine-learning/9781098107956/

尽管比起 DE，我更熟悉 ML 系统的搭建，但是我读 DMLS 做的标记要远远比 DDIA 要密集，354页的 DMLS，我做了1042个摘要，而552页的 DDIA 我做了720页标记。

DMLS 2-11 章的摘要都整理到了这个 map 里：

https://app.heptabase.com/w/cc74f7aa4e2ad10a87915700619c1f85ab1e72a94977c082697bb8ab0b0c0f19