Machine Learning Engineering on AWS : Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
Vendedor de IberLibro desde 14 de agosto de 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Work seamlessly with production-ready machine learning systems and pipelines on AWS by addressing key pain points encountered in the ML life cycleKey Features:Gain practical knowledge of managing ML workloads on AWS using Amazon SageMaker, Amazon EKS, and moreUse container and serverless services to solve a variety of ML engineering requirementsDesign, build, and secure automated MLOps pipelines and workflows on AWSBook Description:There is a growing need for professionals with experience in working on machine learning (ML) engineering requirements as well as those with knowledge of automating complex MLOps pipelines in the cloud. This book explores a variety of AWS services, such as Amazon Elastic Kubernetes Service, AWS Glue, AWS Lambda, Amazon Redshift, and AWS Lake Formation, which ML practitioners can leverage to meet various data engineering and ML engineering requirements in production.This machine learning book covers the essential concepts as well as step-by-step instructions that are designed to help you get a solid understanding of how to manage and secure ML workloads in the cloud. As you progress through the chapters, you'll discover how to use several container and serverless solutions when training and deploying TensorFlow and PyTorch deep learning models on AWS. You'll also delve into proven cost optimization techniques as well as data privacy and model privacy preservation strategies in detail as you explore best practices when using each AWS.By the end of this AWS book, you'll be able to build, scale, and secure your own ML systems and pipelines, which will give you the experience and confidence needed to architect custom solutions using a variety of AWS services for ML engineering requirements.What You Will Learn:Find out how to train and deploy TensorFlow and PyTorch models on AWSUse containers and serverless services for ML engineering requirementsDiscover how to set up a serverless data warehouse and data lake on AWSBuild automated end-to-end MLOps pipelines using a variety of servicesUse AWS Glue DataBrew and SageMaker Data Wrangler for data engineeringExplore different solutions for deploying deep learning models on AWSApply cost optimization techniques to ML environments and systemsPreserve data privacy and model privacy using a variety of techniquesWho this book is for:This book is for machine learning engineers, data scientists, and AWS cloud engineers interested in working on production data engineering, machine learning engineering, and MLOps requirements using a variety of AWS services such as Amazon EC2, Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), Amazon SageMaker, AWS Glue, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, and AWS Lambda -- all you need is an AWS account to get started. Prior knowledge of AWS, machine learning, and the Python programming language will help you to grasp the concepts covered in this book more effectively.…
N° de ref. del artículo 9781803247595
- Título
- Machine Learning Engineering on AWS : Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production
- Autor
- Joshua Arvin Lat
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1803247592
- ISBN 13
- 9781803247595
- Peso del artículo
- 978 gramos
- Dimensiones
- 235x191x29 mm
Work seamlessly with production-ready machine learning systems and pipelines on AWS by addressing key pain points encountered in the ML life cycle
Key Features
- Gain practical knowledge of managing ML workloads on AWS using Amazon SageMaker, Amazon EKS, and more
- Use container and serverless services to solve a variety of ML engineering requirements
- Design, build, and secure automated MLOps pipelines and workflows on AWS
Book Description
There is a growing need for professionals with experience in working on machine learning (ML) engineering requirements as well as those with knowledge of automating complex MLOps pipelines in the cloud. This book explores a variety of AWS services, such as Amazon Elastic Kubernetes Service, AWS Glue, AWS Lambda, Amazon Redshift, and AWS Lake Formation, which ML practitioners can leverage to meet various data engineering and ML engineering requirements in production.
This machine learning book covers the essential concepts as well as step-by-step instructions that are designed to help you get a solid understanding of how to manage and secure ML workloads in the cloud. As you progress through the chapters, you'll discover how to use several container and serverless solutions when training and deploying TensorFlow and PyTorch deep learning models on AWS. You'll also delve into proven cost optimization techniques as well as data privacy and model privacy preservation strategies in detail as you explore best practices when using each AWS.
By the end of this AWS book, you'll be able to build, scale, and secure your own ML systems and pipelines, which will give you the experience and confidence needed to architect custom solutions using a variety of AWS services for ML engineering requirements.
What you will learn
- Find out how to train and deploy TensorFlow and PyTorch models on AWS
- Use containers and serverless services for ML engineering requirements
- Discover how to set up a serverless data warehouse and data lake on AWS
- Build automated end-to-end MLOps pipelines using a variety of services
- Use AWS Glue DataBrew and SageMaker Data Wrangler for data engineering
- Explore different solutions for deploying deep learning models on AWS
- Apply cost optimization techniques to ML environments and systems
- Preserve data privacy and model privacy using a variety of techniques
Who this book is for
This book is for machine learning engineers, data scientists, and AWS cloud engineers interested in working on production data engineering, machine learning engineering, and MLOps requirements using a variety of AWS services such as Amazon EC2, Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), Amazon SageMaker, AWS Glue, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, and AWS Lambda -- all you need is an AWS account to get started. Prior knowledge of AWS, machine learning, and the Python programming language will help you to grasp the concepts covered in this book more effectively.
Table of Contents
- Introduction to ML Engineering on AWS
- Deep Learning AMIs
- Deep Learning Containers
- Serverless Data Management on AWS
- Pragmatic Data Processing and Analysis
- SageMaker Training and Debugging Solutions
- SageMaker Deployment Solutions
- Model Monitoring and Management Solutions
- Security, Governance, and Compliance Strategies
- Machine Learning Pipelines with Kubeflow on Amazon EKS
- Machine Learning Pipelines with SageMaker Pipelines
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Joshua Arvin Lat is the Chief Technology Officer (CTO) of NuWorks Interactive Labs, Inc. He previously served as the CTO of three Australian-owned companies and also served as the Director for Software Development and Engineering for multiple e-commerce start-ups in the past, which allowed him to be more effective as a leader. Years ago, he and his team won first place in a global cybersecurity competition with their published research paper. He is also an AWS Machine Learning Hero and has shared his knowledge at several international conferences, discussing practical strategies on machine learning, engineering, security, and management.
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§ 2 Celebración del contrato
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§ 3 Derecho de retención, retención de la titularidad
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(2) Los bienes siguen siendo de nuestra propiedad hasta el pago total del precio de compra.
§ 4 Garantía
(1)Los derechos legales de garantía existen.
(2)En el caso de bienes usados, el período de garantía es de un año a partir de la entrega del artículo, desviándose de la regulación legal. La reducción del plazo no se aplica:
- daños causados culposamente atribuibles a nosotros por lesiones a la vida, extremidades o alud y en el caso de otros daños causados intencionalmente o por negligencia grave;
- en la medida en que hayamos ocultado fraudulentamente el defecto o hayamos asumido una garantía de la calidad del artículo.
(3) Como consumidor, se le solicita que verifique el artículo inmediatamente después de la entrega para verificar su integridad, defectos obvios y daños en el transporte y que nos informe a nosotros y al agente de carga de cualquier queja lo antes posible. Si no cumple con esto, esto no tendrá ningún efecto en sus reclamos de garantía legales.
§ 5 Elección de la ley, lugar de cumplimiento, lugar de jurisdicción
(1)Se aplicará la legislación alemana. En el caso de los consumidores, esta elección de la ley aplicable solo se aplicará en la medida en que no se retire la protección otorgada por las disposiciones imperativas de la ley del Estado de residencia habitual del consumidor (principio de favorabilidad).
(2)El lugar de prestación de todos los servicios derivados de las relaciones comerciales existentes con nosotros, así como el lugar de jurisdicción, es nuestro domicilio social, en la medida en que usted no sea un consumidor, sino un comerciante, una entidad legal de derecho público o un fondo especial de derecho público. Lo mismo se aplica si no tiene un lugar general de jurisdicción en Alemania o la UE o si el domicilio o la residencia habitual no se conoce en el momento en que se presenta la acción. El derecho a apelar ante el tribunal en otro lugar legal de jurisdicción no se ve afectado por esto.
(3)Las disposiciones de la Convención de las Naciones Unidas sobre los Contratos de Compraventa Internacional de Mercaderías no se aplicarán expresamente.
II. Información del cliente
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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.
- Información sobre la celebración del contrato
Los pasos técnicos para la conclusión del contrato, la conclusión del contrato en sí y las opciones de corrección se llevan a cabo de acuerdo con las disposiciones "Conclusión del contrato" de nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I.).
- Idioma del contrato, almacenamiento de texto del contrato
3.1. El idioma del contrato es el alemán.
3.2. El texto completo del contrato no será almacenado por nosotros. Antes de enviar el pedido, los datos del contrato se pueden imprimir o guardar electrónicamente a través de la función de impresión del navegador. Después de recibir el pedido por nuestra parte, los datos del pedido, la información legalmente prescrita para los contratos a distancia y los Términos y Condiciones Generales se le enviarán nuevamente por correo electrónico.
- Características esenciales de los bienes o servicios
Las características esenciales de los bienes y/o servicios se pueden encontrar en la oferta respectiva.
- Precios y condiciones de pago
5.1. Los precios indicados en las respectivas ofertas, así como los gastos de envío, representan los precios totales. Incluyen todos los componentes del precio, incluidos todos los impuestos aplicables.
5.2. Los gastos de envío incurridos no están incluidos en el precio de compra. Se pueden llamar a través de un botón designado correspondientemente en nuestro sitio web o en la oferta respectiva, se muestran por separado en el curso del proceso de pedido y deben ser asumidos por usted además, a menos que se haya prometido el envío gratuito.
5.3. Si la entrega se realiza a países fuera de la Unión Europea, podemos incurrir en costes adicionales de los que no somos responsables, como derechos de aduana, impuestos o tasas de transferencia de dinero (tasas de transferencia o tipo de cambio de las entidades de crédito), que correrán a cargo de usted. Cualquier costo incurrido por la transferencia de dinero también será asumido por usted en los casos en que la entrega se realice a un estado miembro de la UE, pero el pago se inició fuera de la Unión Europea.
5.5. A menos que se indique lo contrario para los métodos de pago individuales, las reclamaciones de pago del contrato celebrado deben pagarse inmediatamente.
- Condiciones de entrega
6.1. Los términos de entrega, la fecha de entrega y, si corresponde, las restricciones de entrega existentes se pueden encontrar en un botón designado correspondientemente en nuestro sitio web o en la oferta respectiva.
6.2 En la medida en que no se especifique ningún otro plazo en la oferta respectiva o en el botón designado correspondientemente, la entrega de los bienes tendrá lugar dentro de los 3-5 días posteriores a la conclusión del contrato (en el caso del pago anticipado acordado, sin embargo, solo después del momento de su instrucción de pago).
tener empresas de transporte encargadas o cualquier otra persona designada para llevar a cabo el envío.
- Responsabilidad legal por defectos
La responsabilidad por defectos se rige por la disposición "Garantía" en nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I).
última actualización: 07/12/2017
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:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- 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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última actualización: 25/04/2018