Accelerate Deep Learning Workloads with Amazon SageMaker : Train, deploy, and scale deep learning models effectively using Amazon SageMaker
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Learn to implement end-to-end deep learning on Amazon SageMaker with practical examples. Key Features:Explore key Amazon SageMaker capabilities in the context of deep learning Build, train and host DL models using SageMaker managed capabilities Cover in detail theoretical and practical aspects of training and hosting your deep learning models on Amazon SageMaker Book Description: Over the past 10 years, deep learning has grown from being an academic research field to seeing wide-scale adoption across multiple industries. Deep learning models demonstrate excellent results on a wide range of practical tasks, underpinning emerging fields such as virtual assistants, autonomous driving, and robotics. In this book, you will learn about the practical aspects of designing, building, and optimizing deep learning workloads on Amazon SageMaker. The book also provides end-to-end implementation examples for popular deep learning tasks, such as computer vision and natural language processing. You will begin by exploring key Amazon SageMaker capabilities in the context of deep learning. Then, you will explore in detail the theoretical and practical aspects of training and hosting your deep learning models on Amazon SageMaker. You will learn how to train and serve deep learning models using popular open source frameworks and understand the hardware and software options available for you on Amazon SageMaker. The book also covers various optimizations technique to improve the performance and cost characteristics of your deep learning workloads. By the end of this book, you will be fluent in the software and hardware aspects of running deep learning workloads using Amazon SageMaker. What You Will Learn:Explore the key capabilities of Amazon SageMaker relevant to deep learning workloads Organize SageMaker development environment Prepare and manage datasets for deep learning training Design, debug, and implement the efficient training of deep learning models Deploy, monitor, and optimize the serving of deep learning models Who this book is for: This book is written for deep learning and AI engineers who have a working knowledge of the Deep Learning domain and who wants to learn and gain practical experience in training and hosting DL models in the AWS cloud using Amazon SageMaker service capabilities. …
N° de ref. del artículo 9781801816441
- Título
- Accelerate Deep Learning Workloads with Amazon SageMaker : Train, deploy, and scale deep learning models effectively using Amazon SageMaker
- Autor
- Vadim Dabravolski
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1801816441
- ISBN 13
- 9781801816441
- Peso del artículo
- 525 gramos
- Dimensiones
- 235x191x16 mm
Plan and design model serving infrastructure to run and troubleshoot distributed deep learning training jobs for improved model performance.
Key Features
- Explore key Amazon SageMaker capabilities in the context of deep learning
- Train and deploy deep learning models using SageMaker managed capabilities and optimize your deep learning workloads
- Cover in detail the theoretical and practical aspects of training and hosting your deep learning models on Amazon SageMaker
Book Description
Over the past 10 years, deep learning has grown from being an academic research field to seeing wide-scale adoption across multiple industries. Deep learning models demonstrate excellent results on a wide range of practical tasks, underpinning emerging fields such as virtual assistants, autonomous driving, and robotics. In this book, you will learn about the practical aspects of designing, building, and optimizing deep learning workloads on Amazon SageMaker. The book also provides end-to-end implementation examples for popular deep-learning tasks, such as computer vision and natural language processing. You will begin by exploring key Amazon SageMaker capabilities in the context of deep learning. Then, you will explore in detail the theoretical and practical aspects of training and hosting your deep learning models on Amazon SageMaker. You will learn how to train and serve deep learning models using popular open-source frameworks and understand the hardware and software options available for you on Amazon SageMaker. The book also covers various optimizations technique to improve the performance and cost characteristics of your deep learning workloads.
By the end of this book, you will be fluent in the software and hardware aspects of running deep learning workloads using Amazon SageMaker.
What you will learn
- Cover key capabilities of Amazon SageMaker relevant to deep learning workloads
- Organize SageMaker development environment
- Prepare and manage datasets for deep learning training
- Design, debug, and implement the efficient training of deep learning models
- Deploy, monitor, and optimize the serving of DL models
Who this book is for
This book is relevant for ML engineers who work on deep learning model development and training, and for Solutions Architects who design and optimize end-to-end deep learning workloads. It assumes familiarity with the Python ecosystem, principles of Machine Learning and Deep Learning, and basic knowledge of the AWS cloud.
Table of Contents
- Introducing Deep Learning with Amazon SageMaker
- Deep Learning Frameworks and Containers on SageMaker
- Managing SageMaker Development Environment
- Managing Deep Learning Datasets
- Considering Hardware for Deep Learning Training
- Engineering Distributed Training
- Operationalizing Deep Learning Training
- Considering Hardware For Inference
- Implementing Model Servers
- Operationalizing Inference Workloads
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Acerca del autor
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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