Engineering AI at Scale : Building Fast, Deterministic Production Pipelines
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Sep 2026, 2026
- Tapa blanda
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Neuware - Reactive PublishingBuild High-Performance, Production-Grade AI Pipelines That Scaling Systems Can Actually Depend On.Moving AI models from research to production is where most modern software systems break down. While training a model or making an API call is easy, building reliable infrastructure that processes high-throughput data with predictable performance, minimal latency, and zero non-deterministic failure is a massive engineering challenge.In Engineering AI at Scale, Ethan Crossley delivers a practical, blueprint-driven guide to architecting deterministic, resilient AI infrastructure behind modern applications.Whether you are scaling LLM workflows, handling real-time inference pipelines, or managing distributed data orchestration, this book bridges the gap between machine learning concepts and rigorous software engineering practices.Inside, you will discover: - Deterministic Pipeline Design: How to eliminate unpredictable race conditions, unhandled edge cases, and non-deterministic behavior in complex AI systems.- Latency & Throughput Optimization: Strategies for building low-latency, high-availability pipelines that handle massive concurrent requests without crashing under load.- Scalable Data Orchestration: Practical patterns for chunking, streaming, caching, and processing large datasets efficiently across distributed environments.- Observability & Error Recovery: How to set up effective logging, trace execution flows, and build automated fallbacks for brittle third-party APIs and model failures.- Production-Ready Architecture: Real-world architectural blueprints for integrating vector stores, queuing systems, and asynchronous workers into existing backend systems.Stop relying on brittle scripts and fragile API wrappers. Learn how to design, build, and deploy AI infrastructure that scales seamlessly with your business.…
N° de ref. del artículo 9798175956352
- Título
- Engineering AI at Scale : Building Fast, Deterministic Production Pipelines
- Autor
- Ethan Crossley
- Editorial
- Independently Published Sep 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798175956352
- Peso del artículo
- 537 gramos
- Dimensiones
- 229x152x28 mm
Build High-Performance, Production-Grade AI Pipelines That Scaling Systems Can Actually Depend On.
Moving AI models from research to production is where most modern software systems break down. While training a model or making an API call is easy, building reliable infrastructure that processes high-throughput data with predictable performance, minimal latency, and zero non-deterministic failure is a massive engineering challenge.
In Engineering AI at Scale, Ethan Crossley delivers a practical, blueprint-driven guide to architecting deterministic, resilient AI infrastructure behind modern applications.
Whether you are scaling LLM workflows, handling real-time inference pipelines, or managing distributed data orchestration, this book bridges the gap between machine learning concepts and rigorous software engineering practices.
Inside, you will discover:-
Deterministic Pipeline Design: How to eliminate unpredictable race conditions, unhandled edge cases, and non-deterministic behavior in complex AI systems.
-
Latency & Throughput Optimization: Strategies for building low-latency, high-availability pipelines that handle massive concurrent requests without crashing under load.
-
Scalable Data Orchestration: Practical patterns for chunking, streaming, caching, and processing large datasets efficiently across distributed environments.
-
Observability & Error Recovery: How to set up effective logging, trace execution flows, and build automated fallbacks for brittle third-party APIs and model failures.
-
Production-Ready Architecture: Real-world architectural blueprints for integrating vector stores, queuing systems, and asynchronous workers into existing backend systems.
Stop relying on brittle scripts and fragile API wrappers. Learn how to design, build, and deploy AI infrastructure that scales seamlessly with your business.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
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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).
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