Hands-On MLOps on Azure : Automate, secure, and scale ML workflows with the Azure ML CLI, GitHub, and LLMOps
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book helps you to master MLOps with a cloud-native, platform-agnostic approach, and build reproducible pipelines, automate deployment, monitor models, and explore LLMOps using real-world, multi-cloud case studies for next-gen AI success.
N° de ref. del artículo 9781836200338
- Título
- Hands-On MLOps on Azure : Automate, secure, and scale ML workflows with the Azure ML CLI, GitHub, and LLMOps
- Autor
- Banibrata de
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1836200331
- ISBN 13
- 9781836200338
- Peso del artículo
- 521 gramos
- Dimensiones
- 235x191x15 mm
A practical guide to building, deploying, automating, monitoring, and scaling ML and LLM solutions in production
Key Features
- Build reproducible ML pipelines with Azure ML CLI and GitHub Actions
- Automate ML workflows end to end, including deployment and monitoring
- Apply LLMOps principles to deploy and manage generative AI responsibly across clouds
- Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook
Book Description
Effective machine learning (ML) now demands not just building models but deploying and managing them at scale. Written by a seasoned senior software engineer with high-level expertise in both MLOps and LLMOps, Hands-On MLOps on Azure equips ML practitioners, DevOps engineers, and cloud professionals with the skills to automate, monitor, and scale ML systems across environments.
The book begins with MLOps fundamentals and their roots in DevOps, exploring training workflows, model versioning, and reproducibility using pipelines. You'll implement CI/CD with GitHub Actions and the Azure ML CLI, automate deployments, and manage governance and alerting for enterprise use. The author draws on their production ML experience to provide you with actionable guidance and real-world examples. A dedicated section on LLMOps covers operationalizing large language models (LLMs) such as GPT-4 using RAG patterns, evaluation techniques, and responsible AI practices. You'll also work with case studies across Azure, AWS, and GCP that offer practical context for multi-cloud operations.
Whether you're building pipelines, packaging models, or deploying LLMs, this guide delivers end-to-end strategy to build robust, scalable systems. By the end of this book, you'll be ready to design, deploy, and maintain enterprise-grade ML solutions with confidence.
What you will learn
- Understand the DevOps to MLOps transition
- Build reproducible, reusable pipelines using the Azure ML CLI
- Set up CI/CD for training and deployment workflows
- Monitor ML applications and detect model/data drift
- Capture and secure governance and lineage data
- Operationalize LLMs using RAG and prompt flows
- Apply MLOps across Azure, AWS, and GCP use cases
Who this book is for
This book is for DevOps and Cloud engineers and SREs interested in or responsible for managing the lifecycle of machine learning models. Professionals who are already familiar with their ML workloads and want to improve their practices, or those who are new to MLOps and want to learn how to effectively manage machine learning models in this environment, will find this book beneficial. The book is also useful for technical decision-makers and project managers looking to understand the process and benefits of MLOps.
Table of Contents
- Understanding DevOps to MLOps
- Training and Experimentation
- Reproducible and Reusable ML
- Model Management (Registration and Packaging)
- Model Deployment: Batch Scoring and Real-Time Web Services
- Capturing and Securing Governance Data for MLOps
- Monitoring the ML Model
- Notification and Alerting in MLOps
- Automating the ML Lifecycle with ML Pipelines and GitHub Workflows
- Using Models in Real-world Applications
- Exploring Next-Gen MLOps
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Banibrata De is a seasoned Senior Software Engineer at Microsoft's Core AI group in Redmond. With deep expertise in both MLOps and LLMOps, Banibrata has contributed to a wide range of AI-driven products. Prior to this, he played a key role in enhancing security for Microsoft customers as part of the Windows Defender team and optimized performance across critical Microsoft services to elevate user experience. He holds a degree in Computer Science from Jadavpur University, Kolkata, India.
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Inscrita en el Registro Mercantil Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
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).
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.
Efectos del desistimiento
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.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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