Machine Learning Engineering with Python - Second Edition : Manage the lifecycle of machine learning models using MLOps with practical examples
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Transform your machine learning projects into successful deployments with this practical guide on how to build and scale solutions that solve real-world problemsIncludes a new chapter on generative AI and large language models (LLMs) and building a pipeline that leverages LLMs using LangChainKey FeaturesThis second edition delves deeper into key machine learning topics, CI/CD, and system designExplore core MLOps practices, such as model management and performance monitoringBuild end-to-end examples of deployable ML microservices and pipelines using AWS and open-source toolsBook DescriptionThe Second Edition of Machine Learning Engineering with Python is the practical guide that MLOps and ML engineers need to build solutions to real-world problems. It will provide you with the skills you need to stay ahead in this rapidly evolving field.The book takes an examples-based approach to help you develop your skills and covers the technical concepts, implementation patterns, and development methodologies you need. You'll explore the key steps of the ML development lifecycle and create your own standardized 'model factory' for training and retraining of models. You'll learn to employ concepts like CI/CD and how to detect different types of drift.Get hands-on with the latest in deployment architectures and discover methods for scaling up your solutions. This edition goes deeper in all aspects of ML engineering and MLOps, with emphasis on the latest open-source and cloud-based technologies. This includes a completely revamped approach to advanced pipelining and orchestration techniques.With a new chapter on deep learning, generative AI, and LLMOps, you will learn to use tools like LangChain, PyTorch, and Hugging Face to leverage LLMs for supercharged analysis. You will explore AI assistants like GitHub Copilot to become more productive, then dive deep into the engineering considerations of working with deep learning.What you will learnPlan and manage end-to-end ML development projectsExplore deep learning, LLMs, and LLMOps to leverage generative AIUse Python to package your ML tools and scale up your solutionsGet to grips with Apache Spark, Kubernetes, and RayBuild and run ML pipelines with Apache Airflow, ZenML, and KubeflowDetect drift and build retraining mechanisms into your solutionsImprove error handling with control flows and vulnerability scanningHost and build ML microservices and batch processes running on AWSWho this book is forThis book is designed for MLOps and ML engineers, data scientists, and software developers who want to build robust solutions that use machine learning to solve real-world problems. If you're not a developer but want to manage or understand the product lifecycle of these systems, you'll also find this book useful. It assumes a basic knowledge of machine learning concepts and intermediate programming experience in Python. With its focus on practical skills and real-world examples, this book is an essential resource for anyone looking to advance their machine learning engineering career.Table of ContentsIntroduction to ML EngineeringThe Machine Learning Development ProcessFrom Model to Model FactoryPackaging UpDeployment Patterns and ToolsScaling UpDeep Learning, Generative AI, and LLMOpsBuilding an Example ML MicroserviceBuilding an Extract, Transform, Machine Learning Use Case.…
N° de ref. del artículo 9781837631964
- Título
- Machine Learning Engineering with Python - Second Edition : Manage the lifecycle of machine learning models using MLOps with practical examples
- Autor
- Andrew McMahon
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1837631964
- ISBN 13
- 9781837631964
- Edición
- 2ª Edición
- Peso del artículo
- 856 gramos
- Dimensiones
- 235x191x25 mm
Transform your machine learning projects into successful deployments with this practical guide on how to build and scale solutions that solve real-world problems
Includes a new chapter on generative AI and large language models (LLMs) and building a pipeline that leverages LLMs using LangChain
Key Features
- This second edition delves deeper into key machine learning topics, CI/CD, and system design
- Explore core MLOps practices, such as model management and performance monitoring
- Build end-to-end examples of deployable ML microservices and pipelines using AWS and open-source tools
Book Description
Machine Learning Engineering with Python, 2nd Edition, is the practical guide that MLOps and ML engineers need to build robust solutions to solve real-world problems, providing you with the skills and knowledge you need to stay ahead in this rapidly evolving field.
The book takes a hands-on, examples-focused approach providing essential technical concepts, implementation patterns, and development methodologies. You’ll go from understanding the key steps of the machine learning development lifecycle to building and deploying robust machine learning solutions. Once you’ve mastered the basics, you’ll get hands-on with deployment architectures and discover methods for scaling up your solutions.
This edition goes deeper into ML engineering and MLOps, with a sharper focus on ML. You’ll take CI/CD further with continuous training and testing and go in-depth into data and concept drift.
With a new generative AI chapter, explore Hugging Face, PyTorch, and GitHub Copilot, and consume an LLM via an API using LangChain. You’ll also cover deep learning considerations regarding workflow, hardware, and scaling up workloads, as well as orchestrating workflows with Airlfow and Kafka. And take advantage of ZenML as an open-source option for pipelining dataflows, and take deployment further with canary, blue, and green deployments.
What you will learn
- Plan and manage stages of machine learning development projects
- Explore ANNs, DNNs, and LLMs, and get to grips with the rise of generative AI in MLOps
- Use Python to package your own ML tools and scale up solutions with Apache Spark, Kubernetes, and Apache Airflow
- Use AutoML for hyperparameter tuning
- Detect drift and build robust mechanisms into your solutions
- Supercharge your error handling with robust control flows and vulnerability scanning
- Host and build an ML microservice using AWS and Flask
Who This Book Is For
This book is designed for MLOps and ML engineers, data scientists, and software developers who want to build robust solutions that use machine learning to solve real-world problems. If you’re not a developer but want to manage or understand the product lifecycle of these systems, you’ll also find this book useful. It assumes a basic knowledge of machine learning concepts and intermediate programming experience in Python. With its focus on practical skills and real-world examples, this book is an essential resource for anyone looking to advance their machine learning engineering career.
Table of Contents
- Introduction to Machine Learning Engineering
- The ML Development Process
- From Model-to-Model Factory - Training Systems
- Packaging Up
- Deployment Patterns and Tools
- Scaling Up
- Deep Learning, Generative AI and LLMOps Learning Use Case
- Building an example ML microservice
- Building an Extract Transform Machine Learning Use Case
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Acerca del autor
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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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