Neuware - Get a free Elektronisches Buch (PDF or ePub) from Manning as well as access to the online liveBook format (and its AI assistant that will answer your questions in any language) when you purchase the print book.Delivering a successful machine learning project is hard. This book makes it easier. In it, you ll design a reliable ML system from the ground up, incorporating MLOps and DevOps along with a stack of proven infrastructure tools including Kubeflow, MLFlow, BentoML, Evidently, and Feast. A properly designed machine learning system streamlines data workflows, improves collaboration between data and operations teams, and provides much-needed structure for both training and deployment. In this book you ll learn how to design and implement a machine learning system from the ground up. You ll appreciate this instantly-useful introduction to achieving the full benefits of automated ML infrastructure. In Machine Learning Platform Engineering you ll learn how to: Set up an MLOps platform Deploy machine learning models to production Build end-to-end data pipelines Effective monitoring and explainability About the technology AI and ML systems have a lot of moving parts, from language libraries and application frameworks, to workflow and deployment infrastructure, to LLMs and other advanced models. A well-designed internal development platform (IDP) gives developers a defined set of tools and guidelines that accelerate the dev process, improving consistency, security, and developer experience. About the book Machine Learning Platform Engineering shows you how to build an effective IDP for ML and AI applications. Each chapter illuminates a vital part of the ML workflow, including setting up orchestration pipelines, selecting models, allocating resources for training, inference, and serving, and more. As you go, you ll create a versatile modern platform using open source tools like Kubeflow, MLFlow, BentoML, Evidently, Feast, and LangChain. What's inside Set up an end-to-end MLOps/LLMOps platform Deploy ML and AI models to production Effective monitoring, evaluation, and explainability About the reader For data scientists or software engineers. Examples in Python. About the author Benjamin Tan Wei Hao leads a team of ML engineers and data scientists at DKatalis. Shanoop Padmanabhan is a software engineering manager at Continental Automotive. Varun Mallya is a senior ML engineer at DKatalis. Table of Contents Part 1 1 Getting started with MLOps and ML engineering 2 What is MLOps 3 Building applications on Kubernetes Part 2 4 Designing reliable ML systems 5 Orchestrating ML pipelines 6 Productionizing ML models Part 3 7 Data analysis and preparation 8 Model training and validation: Part 1 9 Model training and validation: Part 2 10 Model inference and serving 11 Monitoring and explainability Part 4 12 Designing LLM-powered systems 13 Production LLM system design A Installation and setup B Basics of YAML.

N� de ref. del art�culo 9781633437333

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Build a Machine Learning Platform (From Scratch)
Editor: Manning Publications Apr 2026
Fecha de publicaci�n: 2026
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1633437337
ISBN 13: 9781633437333
Encuadernaci�n: Buch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 192 de alto por 40 de largo
Peso: 691 gramos

Acerca de

Sinopsis

Machine learning models look great in notebooks, then collapse in production. Ready to build an ML platform that actually delivers? Here’s a step-by-step, project-driven guide to building an MLOps-ready platform from scratch.

Inside you’ll find:

Step-by-step ML pipeline assembly: A true “from-scratch” playbook that assembles an end-to-end MLOps stack.

Deploy machine learning models to production: Combine Kubeflow, MLflow, BentoML, Feast, and Evidently without vendor lock-in.

Build end-to-end data pipelines: Move seamlessly from raw data to monitored, live predictions.

Robust deployment patterns: Serve fast, scalable models that stay responsive under real traffic.

Effective monitoring and explainability: Detect drift early and keep stakeholders confident.

Build a Machine Learning Platform (From Scratch) by Benjamin Tan Wei Hao, Shanoop Padmanabhan, and Varun Mallya delivers a practical field guide in print and eBook formats. Three veteran engineers lead you through every layer of modern MLOps.

The chapters construct two reference systems, an image classifier and a recommendation engine, while teaching orchestration, training, serving, and monitoring techniques. The actionable items for each concept include sample code, architecture diagrams, and checklists.

By the end of this book, you will end up with a reusable blueprint that slashes deployment time, reduces firefighting, and thrives with team growth. You will start shipping platforms that thrive.

Ideal for Python-savvy data scientists and software engineers eager to master production-quality machine learning.

Acerca del autor

Benjamin Tan Wei Hao is a product manager and principal engineer known for turning data into reliable ML delivery machines. With years leading platform builds, Benjamin distills deep MLOps experience into step-by-step guidance that helps readers ship scalable, maintainable models.

Shanoop Padmanabhan is a software engineering manager recognized for advancing autonomous-vehicle perception through robust ML platforms. He translates complex deployment challenges into replicable patterns.

Varun Mallya is a machine-learning engineer responsible for bank-wide ML platform stability and growth. With experience in scaling mission-critical models, Varun offers grounded insight on reliability and monitoring.

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

Descripci�n de la librer�a

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

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El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

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