Machine Learning Model Serving Patterns and Best Practices: A definitive guide to deploying, monitoring, and providing accessibility to ML models in p
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
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- Título
- Machine Learning Model Serving Patterns and Best Practices: A definitive guide to deploying, monitoring, and providing accessibility to ML models in p
- Autor
- Md Johirul Islam
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1803249900
- ISBN 13
- 9781803249902
Become a successful machine learning professional by effortlessly deploying machine learning models to production and implementing cloud-based machine learning models for widespread organizational use
Key Features
- Learn best practices about bringing your models to production
- Explore the tools available for serving ML models and the differences between them
- Understand state-of-the-art monitoring approaches for model serving implementations
Book Description
Serving patterns enable data science and ML teams to bring their models to production. Most ML models are not deployed for consumers, so ML engineers need to know the critical steps for how to serve an ML model.
This book will cover the whole process, from the basic concepts like stateful and stateless serving to the advantages and challenges of each. Batch, real-time, and continuous model serving techniques will also be covered in detail. Later chapters will give detailed examples of keyed prediction techniques and ensemble patterns. Valuable associated technologies like TensorFlow severing, BentoML, and RayServe will also be discussed, making sure that you have a good understanding of the most important methods and techniques in model serving. Later, you’ll cover topics such as monitoring and performance optimization, as well as strategies for managing model drift and handling updates and versioning. The book will provide practical guidance and best practices for ensuring that your model serving pipeline is robust, scalable, and reliable. Additionally, this book will explore the use of cloud-based platforms and services for model serving using AWS SageMaker with the help of detailed examples.
By the end of this book, you'll be able to save and serve your model using state-of-the-art techniques.
What you will learn
- Explore specific patterns in model serving that are crucial for every data science professional
- Understand how to serve machine learning models using different techniques
- Discover the various approaches to stateless serving
- Implement advanced techniques for batch and streaming model serving
- Get to grips with the fundamental concepts in continued model evaluation
- Serve machine learning models using a fully managed AWS Sagemaker cloud solution
Who this book is for
This book is for machine learning engineers and data scientists who want to bring their models into production. Those who are familiar with machine learning and have experience of using machine learning techniques but are looking for options and strategies to bring their models to production will find great value in this book. Working knowledge of Python programming is a must to get started.
Table of Contents
- Introducing Model Serving
- Introducing Model Serving Patterns
- Stateless Model Serving
- Continuous Model Evaluation
- Keyed Prediction
- Batch Model Serving Pattern
- Online Learning Model Serving
- Two-Phase Model Pattern
- Pipeline Pattern Model Serving
- Ensemble Model Serving Pattern
- Business Logic Pattern
- Exploring Tensorflow Serving
- Using Ray Serve
- Using BentoML
- Serving ML Models using a Fully Managed Cloud Solution
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Md Johirul Islam is a Data Scientist and Machine Learning Researcher at AWS. He has a PhD in Computer Science and is also an adjunct professor at Purdue University. His expertise are focused on designing explainable, maintainable and robust data science pipeline applying the software design principles and helping organizations deploy Machine Learning models into production at Scale.
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Condiciones de venta
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Authorized representative: Danielle Hainsey
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 GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, 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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