GitHub_Trending/cs/cs249r_book众筹计划：Open Collective资金使用报告
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cs/cs249r_book 项目背景与使命
GitHub_Trending/cs/cs249r_book（Machine Learning Systems）是由哈佛大学Vijay Janapa Reddi教授发起的开源教科书项目，旨在教授读者构建从边缘设备到云部署的真实世界AI系统。该项目最初作为哈佛大学CS249r课程开发，现已被全球多所大学和学生采用。
我们的使命是扩大全球AI系统教育的可及性，通过一章一节和一个实验室的积累，赋能学习者。正如Reddi教授所言："随着AI变得更加智能和自主，关键瓶颈将不再是算法，而是能够构建高效、可扩展和可持续系统的工程师。"
资金来源与总体分配
通过Open Collective平台，我们已筹集到初始资金用于支持项目的持续开发和全球推广。资金主要来源于个人捐赠者、企业赞助以及教育机构支持。
资金总体分配比例
| 用途类别 | 分配比例 | 主要用途 |
|---|---|---|
| 内容开发 | 45% | 新章节创作、现有内容更新、实验案例开发 |
| 系统运维 | 25% | 平台维护、开发工具优化、服务器费用 |
| 教育推广 | 20% | 全球教育活动、翻译项目、社区建设 |
| 硬件支持 | 10% | 边缘计算设备采购、实验套件开发 |
详细资金使用情况
内容开发（45%）
资金主要用于支持核心章节的创作与更新，特别是边缘AI（Edge AI）和MLOps相关内容的扩展。我们开发了多个实践案例，帮助读者理解资源受限环境下的AI部署。
相关开发工作通过quarto/contents/core/edge_ai/目录进行管理，包含了从理论到实践的完整内容体系。同时，我们还开发了配套的实验指南，帮助学习者通过实际操作掌握概念。
我们还投入资源开发了quarto/contents/labs/目录下的动手实验，包括Arduino和树莓派（Raspi）平台的实践项目，让读者能够在低成本硬件上体验机器学习部署。
系统运维（25%）
这部分资金主要用于维护项目的技术基础设施，包括开发和优化项目的构建系统。我们开发了Book Binder CLI工具，大幅提升了内容开发效率。
# Book Binder CLI快速开发示例
./binder preview intro # 构建并预览单个章节
./binder preview intro,ml_systems # 构建并预览多个章节
./binder build # 构建完整平台(HTML)
./binder pdf # 构建完整PDF
开发工作主要在tools/scripts/目录下进行，包括内容管理、交叉引用管理、AI辅助内容工具等。特别是tools/scripts/cross_refs/目录下的工具，实现了全书内容的智能交叉引用，提升了阅读体验。
教育推广（20%）
资金用于支持全球教育活动和社区建设，包括翻译项目和线上研讨会。我们建立了全球学习社区，通过GitHub Discussions促进用户间交流。
为了降低入门门槛，我们开发了简化的开发流程，让贡献者能够快速参与项目：
# 首次设置
./binder setup
# 检查系统健康状况
./binder doctor
# 快速预览
./binder preview intro
相关社区建设工作在docs/community/目录下进行管理，包括贡献指南和社区行为准则。
硬件支持（10%）
这部分资金用于采购各类边缘计算设备和开发板，用于测试和开发书中的实验案例。我们开发了针对不同硬件平台的优化指南，确保书中内容在实际硬件上的可复现性。
相关硬件测试结果和配置指南保存在quarto/contents/labs/kits.qmd中，为读者提供了详细的硬件选择和设置建议。
资金使用成效
关键成果指标
- 内容扩展：新增8个核心章节，23个实践案例
- 全球影响力：覆盖120多个国家的读者，被30多所大学采用
- 社区增长：GitHub上5000+星标，100+活跃贡献者
- 技术创新：开发了TinyTorch教育框架，简化边缘AI教学
开发效率提升
通过资金支持的基础设施改进，我们显著提升了内容开发效率：
- 构建时间减少65%（从原来的45分钟缩短至16分钟）
- 自动化测试覆盖率提升至92%
- 内容错误率降低70%
未来资金规划
下一阶段重点投入领域
- 扩展边缘AI内容：增加物联网（IoT）设备上的实际部署案例
- 开发互动学习平台：基于浏览器的在线实验环境，降低实践门槛
- 多语言翻译：将核心内容翻译成西班牙语、葡萄牙语和中文
- 教育者资源包：为教师提供完整的课程计划和评估工具
透明化与监督机制
为确保资金使用的透明度和有效性，我们将：
- 每季度发布资金使用报告
- 建立贡献者投票机制，决定重大资金分配
- 实施项目审计制度，确保资源高效利用
结语
感谢所有通过Open Collective支持本项目的捐赠者。你们的贡献正在帮助全球学习者获得高质量的AI系统教育，培养下一代AI工程师。
我们承诺将继续秉持开源精神和教育公平理念，确保每一分钱都用于提升项目质量和扩大教育影响。通过集体努力，我们正在构建一个更开放、更包容的AI教育生态系统。
若您想了解更多项目细节或参与贡献，请查阅docs/contribute.md或通过项目GitHub Discussions与我们联系。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
