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Titre original :
Continuous Machine Learning with Kubeflow: Performing Reliable Mlops with Capabilities of Tfx, Sagemaker and Kubernetes
Contenu du livre :
Un voyage éclairant vers MLOps, DevOps et Machine Learning dans l'environnement réel.
CARACTÉRISTIQUES CLÉS
⬤ Des connaissances approfondies et une explication des concepts des composants de Kubernetes avec des exemples.
⬤ Un guide de connaissances tout-en-un pour former et déployer des pipelines ML à l'aide de Docker et Kubernetes.
⬤ Inclut de nombreux projets MLOps avec un accès à des frameworks éprouvés et l'utilisation de concepts d'apprentissage profond.
DESCRIPTION
'Continuous Machine Learning with Kubeflow' vous présente l'infrastructure moderne d'apprentissage automatique, qui comprend Kubernetes et l'architecture Kubeflow. Ce livre explique les principes fondamentaux du déploiement de divers cas d'utilisation AI/ML avec TensorFlow training et serving avec Kubernetes et comment Kubernetes peut aider avec des projets spécifiques du début à la fin.
Ce livre vous montrera comment utiliser les composants Kubeflow, les déployer dans GCP et les servir en production en utilisant la prédiction de données en temps réel. Avec Kubeflow KFserving, nous examinerons les techniques de service, construirons une interface utilisateur basée sur la vision par ordinateur dans streamlit, puis la déploierons sur les plateformes cloud de Google, Kubernetes et Heroku. Ensuite, nous explorerons également comment construire une IA explicable pour déterminer l'équité et la partialité à l'aide d'un outil de simulation. En nous appuyant sur divers cas d'utilisation, nous apprendrons à mettre en production l'apprentissage automatique, y compris la formation et le service.
CE QUE VOUS APPRENDREZ
⬤ Se familiariser avec l'architecture et l'orchestration de Kubernetes.
⬤ Apprendre à conteneuriser et à déployer à partir de zéro en utilisant Docker et Google Cloud Platform.
⬤ S'entraîner à développer le pipeline Kubeflow Orchestrator pour un modèle TensorFlow.
⬤ Créer des pipelines AWS SageMaker, de la formation au déploiement en production.
⬤ Construire le pipeline TensorFlow Extended (TFX) pour une application NLP en utilisant Tensorboard et TFMA.
A QUI S'ADRESSE CE LIVRE
Ce livre s'adresse aux MLOps, DevOps, ingénieurs en apprentissage automatique et Data Scientists qui souhaitent déployer en continu des pipelines d'apprentissage automatique et les gérer à l'échelle à l'aide de Kubernetes. Les lecteurs doivent avoir de solides connaissances en apprentissage automatique et une certaine connaissance de Kubernetes est nécessaire.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9789389898507 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
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