一、书籍总结
《MLOps工程实践：工具、技术与企业级应用》是一本专注于MLOps（机器学习运维）领域的专业书籍。该书由陈雨强、郑曌、谭中意、卢冕等人著，由机械工业出版社出版。
MLOps是将机器学习模型从研究阶段推向生产环境，并确保其在生产中高效、稳定运行的一套实践方法。这本书旨在帮助读者深入理解MLOps的概念、工具和技术，并提供企业级应用的实践经验。
书中可能涵盖以下几个方面：
- MLOps基础概念
• 解释什么是MLOps，为什么它在现代企业中变得越来越重要。
• 介绍MLOps的发展历程和现状，以及它与传统软件开发运维（DevOps）的区别和联系。
- 工具与技术
• 详细介绍用于MLOps的各种工具，包括模型训练、版本控制、自动化测试、部署和监控等环节的工具。
• 讨论如何选择和使用这些工具，以及如何将它们集成到一个完整的MLOps工作流中。
- 企业级应用实践
• 通过实际案例，展示MLOps在企业中的应用场景和效果。
• 分享企业在实施MLOps过程中的经验教训，以及如何克服遇到的挑战。
- 团队协作与文化
• 强调在MLOps实施过程中，跨团队协作（如数据科学家、工程师、运维人员等）的重要性。
• 讨论如何在企业内部建立一种支持MLOps实践的文化。
二、目录框架推测
以下是根据书籍封面信息和MLOps相关知识推测的目录框架：
一、绪论 1.1 MLOps的定义与背景 1.2 MLOps在现代企业中的重要性 1.3 MLOps与DevOps的比较
二、MLOps基础 2.1 MLOps的核心概念 2.2 MLOps的生命周期 2.3 MLOps的关键技术和组件
三、MLOps工具链 3.1 模型训练工具 3.2 模型版本控制工具 3.3 自动化测试工具 3.4 模型部署工具 3.5 模型监控与管理工具 3.6 工具链的集成与自动化
四、企业级MLOps应用案例 4.1 案例介绍：企业背景与业务需求 4.2 MLOps在企业中的实施过程 4.3 实施结果与效益分析 4.4 案例总结与经验分享
五、MLOps中的团队协作与文化 5.1 跨团队协作的挑战与解决方案 5.2 如何建立支持MLOps的企业文化 5.3 MLOps团队的角色与职责
六、MLOps的未来发展趋势 6.1 MLOps技术的发展方向 6.2 MLOps在新兴领域的应用 6.3 对企业和从业者的影响与建议
七、总结与展望 7.1 本书总结 7.2 MLOps的未来展望
以上目录框架仅供参考，实际目录可能会因书籍的具体内容和侧重点而有所不同。