Deploying Agentic AI with Docker : A hands-on guide to building and scaling AI services with Docker and Kubernetes
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Mai 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Most AI books teach concepts.Very few teach you how to actually build production AI systems from the ground up.You can connect a model to an application.You can even make an AI demo work locally.But building a real AI service is different.Real systems crash. Containers fail. Agents loop endlessly. Memory grows uncontrollably. Infrastructure becomes unstable under load. Suddenly, the challenge is no longer the model itself, it is the architecture surrounding it.This book was written for that reality.Deploying Agentic AI with Docker is a deeply practical, project-focused guide to building and scaling modern AI systems using Docker and Kubernetes. Instead of isolated snippets and disconnected examples, you will work through complete real-world projects designed to reflect how intelligent services are actually engineered and deployed in production environments.Throughout this book, you will build: - Stateful AI agents- Containerized inference services- Multi-service AI architectures- Persistent memory systems- Tool-using autonomous workflows- Scalable API layers- Distributed orchestration pipelines- Production-ready AI deployments with Docker and KubernetesEach project is designed to teach not only how something works, but why modern AI systems are structured the way they are.Along the way, you will uncover: - Why most AI deployments become unstable at scale- How Docker transforms AI deployment workflows- How Kubernetes manages orchestration and resilience- How autonomous agents handle memory, tools, and execution loops- How production AI systems deal with failures, queues, scaling, and observability- How real engineering decisions impact long-term system reliabilityThis is not a book built around theory-heavy explanations or toy chatbot tutorials.It is a hands-on engineering guide for developers who want to move beyond experiments and start building AI infrastructure that can survive real-world pressure.If you are ready to stop building temporary demos and start engineering AI systems that are scalable, resilient, and production-ready, this book will show you how.…
N° de ref. del artículo 9798197107404
- Título
- Deploying Agentic AI with Docker : A hands-on guide to building and scaling AI services with Docker and Kubernetes
- Autor
- Erynd Blackthorn
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Mai 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798197107404
- Peso del artículo
- 699 gramos
- Dimensiones
- 254x178x21 mm
Very few teach you how to actually build production AI systems from the ground up.
You can connect a model to an application.
You can even make an AI demo work locally.
But building a real AI service is different.
Real systems crash. Containers fail. Agents loop endlessly. Memory grows uncontrollably. Infrastructure becomes unstable under load. Suddenly, the challenge is no longer the model itself, it is the architecture surrounding it.
This book was written for that reality.
Deploying Agentic AI with Docker is a deeply practical, project-focused guide to building and scaling modern AI systems using Docker and Kubernetes. Instead of isolated snippets and disconnected examples, you will work through complete real-world projects designed to reflect how intelligent services are actually engineered and deployed in production environments.
Throughout this book, you will build:
- Stateful AI agents
- Containerized inference services
- Multi-service AI architectures
- Persistent memory systems
- Tool-using autonomous workflows
- Scalable API layers
- Distributed orchestration pipelines
- Production-ready AI deployments with Docker and Kubernetes
Along the way, you will uncover:
- Why most AI deployments become unstable at scale
- How Docker transforms AI deployment workflows
- How Kubernetes manages orchestration and resilience
- How autonomous agents handle memory, tools, and execution loops
- How production AI systems deal with failures, queues, scaling, and observability
- How real engineering decisions impact long-term system reliability
It is a hands-on engineering guide for developers who want to move beyond experiments and start building AI infrastructure that can survive real-world pressure.
If you are ready to stop building temporary demos and start engineering AI systems that are scalable, resilient, and production-ready, this book will show you how.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
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.
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).
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