Choudhury, Aniaruddha безперервне машинне навчання з Kubeflow: виконання

Безперервне машинне навчання з Kubeflow: Виконання MLOPS MLOPS з можливостями TFX, SageMaker та Kubernetes (англійське видання)

Опис:

4 ● Посібники з "Взавантаження" для тренувань за допомогою Docker та Kubernetes. ● Включає численні проекти MLOPS з доступом до перевірених рамок та використання концепцій глибокого навчання. Ця книга пояснить основи розгортання різних AI/ML використання торта з тренуванням Tensorflow та поданням з Kubernetes і як Kubernetes можуть допомогти у конкретних проектах від початку до кінця. За допомогою Kubeflow KFServing ми розглянемо техніку обслуговування, створимо інтерфейс користувача на основі комп'ютерного зору в STREMPLIT, а потім розгортає його на платформи Google Cloud, Kubernetes та Herok. Далі ми також досліджуємо, як побудувати пояснений AI для визначення справедливості та упередженості за допомогою інструменту, якщо. Підтримуючи різні випадки використання, ми дізнаємось, як вкладати машинне навчання у виробництво, включаючи навчання та обслуговування. Прочитавши цю книгу, ви зможете створити свої проекти ML у хмарі за допомогою Kubeflow та новітньої технології. Крім того, ви отримаєте міцні знання про DevOps та MLOPS, які відкриють двері для різних ролей роботи в компаніях. Що ви навчитесь ● Покомплектуйте архітектуру та оркестрацію Kubernetes. Подряпини за допомогою платформи Docker та Google Cloud. ● Практикуйте, як розробити піпелін оркестрів Kupeflow для моделі TensetFlow. ● Створіть трубопроводи AWS Sagemaker, прямо від навчання до розгортання у виробництві. ● Створіть розширений (TFX) Pipelin для програми NLP за допомогою Tensorboard та TFMA. Хто ця книга - це книга Futis, призначена для MLOPS, DevOps, інженерів машинного навчання та науковців, які біліть, щоб постійно розгорнути розгортання трубопроводів машинного навчання та керувати ними в масштабі, використовуючи Kubernets. Читачі повинні мати сильний досвід у машинному навчанні, а деякі знання про Kubernetes потрібні. Вступ до хмарної архітектури KumeFlow & Kubernetes2. Розробка трубопроводу Kubeflow в GCP3. Проектування моделі комп'ютерного зору в Kubeflow4. Будівництво TFX Pipelin5. Модель ML Пояснення та інтерпретація 6. Побудова Weigts & Seades Pipeline Development7. Застосовується ML з AWS SageMaker8. Розробка веб -додатків із Streamlit & Herok

Обкладинка: М'яка обкладинка

Кількість сторінок: 330

Автор: Choudhury, Aniarudha

Мова: англійська: опублікована; Англійська: оригінальна мова; Англійська

Дата випуску: 2021-11-20

вага: 1,257 грам

Висота: 0,7 см

ширина: 7 см

довжина: 9,3 см