本书是一本面向机器学习实务的专业指南，通过系统化的工程学视角帮助读者将机器学习理论转化为实际应用。全书共九章。内容从基础知识到模型标准化、部署模式、扩展规模及深度学习应用，层层深入，逐步构建机器学习工程的完整知识体系。书中特别强调如何在Python中高效编码与设计，如何在大规模数据集上开发，以及当下热门的大型语言模型（LLM）构建与运营方法。本书不仅传播技术，更传递了工程学的严谨与实践精神，旨在培养能够解决复杂技术问题并引领数据科学发展的专业人才。无论是初学者，还是行业从业者，本书对读者来说都是一次深入机器学习工程的宝贵探索。