Implementing MLOps in the Enterprise : A Production-First Approach
Idioma: inglés
Editorial: O'reilly Media Jan 2024, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - With demand for scaling, real-time access, and other capabilities, businesses need to consider building operational machine learning pipelines. This practical guide helps your company bring data science to life for different real-world MLOps scenarios. Senior data scientists, MLOps engineers, and machine learning engineers will learn how to tackle challenges that prevent many businesses from moving ML models to production. Authors Yaron Haviv and Noah Gift take a production-first approach. Rather than beginning with the ML model, you'll learn how to design a continuous operational pipeline, while making sure that various components and practices can map into it. By automating as many components as possible, and making the process fast and repeatable, your pipeline can scale to match your organization's needs. You'll learn how to provide rapid business value while answering dynamic MLOps requirements. This book will help you: - Learn the MLOps process, including its technological and business value - Build and structure effective MLOps pipelines - Efficiently scale MLOps across your organization - Explore common MLOps use cases - Build MLOps pipelines for hybrid deployments, real-time predictions, and composite AI - Build production applications with LLMs and Generative AI, while reducing risks, increasing the efficiency, and fine tuning models - Learn how to prepare for and adapt to the future of MLOps - Effectively use pre-trained models like HuggingFace and OpenAI to complement your MLOps strategy.…
N° de ref. del artículo 9781098136581
- Título
- Implementing MLOps in the Enterprise : A Production-First Approach
- Autor
- Noah Gift
- Editorial
- O'reilly Media Jan 2024
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1098136586
- ISBN 13
- 9781098136581
- Peso del artículo
- 628 gramos
- Dimensiones
- 230x174x22 mm
With demand for scaling, real-time access, and other capabilities, businesses need to consider building operational machine learning pipelines. This practical guide helps your company bring data science to life for different real-world MLOps scenarios. Senior data scientists, MLOps engineers, and machine learning engineers will learn how to tackle challenges that prevent many businesses from moving ML models to production.
Authors Yaron Haviv and Noah Gift take a production-first approach. Rather than beginning with the ML model, you'll learn how to design a continuous operational pipeline, while making sure that various components and practices can map into it. By automating as many components as possible, and making the process fast and repeatable, your pipeline can scale to match your organization's needs.
You'll learn how to provide rapid business value while answering dynamic MLOps requirements. This book will help you:
- Learn the MLOps process, including its technological and business value
- Build and structure effective MLOps pipelines
- Efficiently scale MLOps across your organization
- Explore common MLOps use cases
- Build MLOps pipelines for hybrid deployments, real-time predictions, and composite AI
- Build production applications with LLMs and Generative AI, while reducing risks, increasing the efficiency, and fine tuning models
- Learn how to prepare for and adapt to the future of MLOps
- Effectively use pre-trained models like HuggingFace and OpenAI to complement your MLOps strategy
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Acerca del autor
Noah Gift is the founder of Pragmatic A.I. Labs. Noah Gift lectures at MSDS, at Northwestern, Duke MIDS Graduate Data Science Program, the Graduate Data Science program at UC Berkeley, the UC Davis Graduate School of Management MSBA program, UNC Charlotte Data Science Initiative and University of Tennessee (as part of the Tennessee Digital Jobs Factory). He teaches and designs graduate machine learning, MLOps, A.I., Data Science courses, and consulting on Machine Learning and Cloud Architecture for students and faculty. These responsibilities include leading a multi-cloud certification initiative for students.
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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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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).
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