Continuous Machine Learning with Kubeflow : Performing Reliable MLOps with Capabilities of TFX, Sagemaker and Kubernetes (English Edition)
Idioma: inglés
Editorial: BPB Publications, 2021
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - An insightful journey to MLOps, DevOps, and Machine Learning in the real environment. KEY FEATURES ¿ Extensive knowledge and concept explanation of Kubernetes components with examples. ¿ An all-in-one knowledge guide to train and deploy ML pipelines using Docker and Kubernetes. ¿ Includes numerous MLOps projects with access to proven frameworks and the use of deep learning concepts. DESCRIPTION 'Continuous Machine Learning with Kubeflow' introduces you to the modern machine learning infrastructure, which includes Kubernetes and the Kubeflow architecture. This book will explain the fundamentals of deploying various AI/ML use cases with TensorFlow training and serving with Kubernetes and how Kubernetes can help with specific projects from start to finish. This book will help demonstrate how to use Kubeflow components, deploy them in GCP, and serve them in production using real-time data prediction. With Kubeflow KFserving, we'll look at serving techniques, build a computer vision-based user interface in streamlit, and then deploy it to the Google cloud platforms, Kubernetes and Heroku. Next, we also explore how to build Explainable AI for determining fairness and biasness with a What-if tool. Backed with various use-cases, we will learn how to put machine learning into production, including training and serving. WHAT YOU WILL LEARN ¿ Get comfortable with the architecture and the orchestration of Kubernetes. ¿ Learn to containerize and deploy from scratch using Docker and Google Cloud Platform. ¿ Practice how to develop the Kubeflow Orchestrator pipeline for a TensorFlow model. ¿ Create AWS SageMaker pipelines, right from training to deployment in production. ¿ Build the TensorFlow Extended (TFX) pipeline for an NLP application using Tensorboard and TFMA. WHO THIS BOOK IS FOR This book is for MLOps, DevOps, Machine Learning Engineers, and Data Scientists who want to continuously deploy machine learning pipelines and manage them at scale using Kubernetes. The readers should have a strong background in machine learning and some knowledge of Kubernetes is required. …
N° de ref. del artículo 9789389898507
- Título
- Continuous Machine Learning with Kubeflow : Performing Reliable MLOps with Capabilities of TFX, Sagemaker and Kubernetes (English Edition)
- Autor
- Aniruddha Choudhury
- Editorial
- BPB Publications
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9389898501
- ISBN 13
- 9789389898507
- Peso del artículo
- 618 gramos
- Dimensiones
- 235x191x18 mm
An insightful journey to MLOps, DevOps, and Machine Learning in the real environment.
Key Features
● Extensive knowledge and concept explanation of Kubernetes components with examples.
● An all-in-one knowledge guide to train and deploy ML pipelines using Docker and Kubernetes.
● Includes numerous MLOps projects with access to proven frameworks and the use of deep learning concepts.
Description
'Continuous Machine Learning with Kubeflow' introduces you to the modern machine learning infrastructure, which includes Kubernetes and the Kubeflow architecture. This book will explain the fundamentals of deploying various AI/ML use cases with TensorFlow training and serving with Kubernetes and how Kubernetes can help with specific projects from start to finish.
This book will help demonstrate how to use Kubeflow components, deploy them in GCP, and serve them in production using real-time data prediction. With Kubeflow KFserving, we'll look at serving techniques, build a computer vision-based user interface in streamlit, and then deploy it to the Google cloud platforms, Kubernetes and Heroku. Next, we also explore how to build Explainable AI for determining fairness and biasness with a What-if tool. Backed with various use-cases, we will learn how to put machine learning into production, including training and serving.
After reading this book, you will be able to build your ML projects in the cloud using Kubeflow and the latest technology. In addition, you will gain a solid knowledge of DevOps and MLOps, which will open doors to various job roles in companies.
What you will learn
● Get comfortable with the architecture and the orchestration of Kubernetes.
● Learn to containerize and deploy from scratch using Docker and Google Cloud Platform.
● Practice how to develop the Kubeflow Orchestrator pipeline for a TensorFlow model.
● Create AWS SageMaker pipelines, right from training to deployment in production.
● Build the TensorFlow Extended (TFX) pipeline for an NLP application using Tensorboard and TFMA.
Who this book is for
This book is for MLOps, DevOps, Machine Learning Engineers, and Data Scientists who want to continuously deploy machine learning pipelines and manage them at scale using Kubernetes. The readers should have a strong background in machine learning and some knowledge of Kubernetes is required.
Table of Contents
1. Introduction to Kubeflow & Kubernetes Cloud Architecture
2. Developing Kubeflow Pipeline in GCP
3. Designing Computer Vision Model in Kubeflow
4. Building TFX Pipeline
5. ML Model Explainability & Interpretability
6. Building Weights & Biases Pipeline Development
7. Applied ML with AWS Sagemaker
8. Web App Development with Streamlit & Heroku
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
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.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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