Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps (English Edition)
Idioma: inglés
Editorial: BPB Publications, 2023
- Tapa blanda
- Usado
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- Título
- Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps (English Edition)
- Autor
- Pote, Suhas
- Editorial
- BPB Publications
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Very Good
- Encuadernación
- paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9355518102
- ISBN 13
- 9789355518101
Deploy, manage, and scale Machine Learning models with MLOps effortlessly
Key Features
● Explore several ways to build and deploy ML models in production using an automated CI/CD pipeline.
● Develop and convert ML apps into Android and Windows apps.
● Learn how to implement ML model deployment on popular cloud platforms, including Azure, GCP, and AWS.
Description
‘Machine Learning in Production’ is an attempt to decipher the path to a remarkable career in the field of MLOps. It is a comprehensive guide to managing the machine learning lifecycle from development to deployment, outlining ways in which you can deploy ML models in production.
It starts off with fundamental concepts, an introduction to the ML lifecycle and MLOps, followed by comprehensive step-by-step instructions on how to develop a package for ML code from scratch that can be installed using pip. It then covers MLflow for ML life cycle management, CI/CD pipelines, and shows how to deploy ML applications on Azure, GCP, and AWS. Furthermore, it provides guidance on how to convert Python applications into Android and Windows apps, as well as how to develop ML web apps. Finally, it covers monitoring, the critical topic of machine learning attacks, and A/B testing.
With this book, you can easily build and deploy machine learning solutions in production.
What you will learn
● Master the Machine Learning lifecycle with MLOps.
● Learn best practices for managing ML models at scale.
● Streamline your ML workflow with MLFlow.
● Implement monitoring solutions using whylogs, WhyLabs, Grafana, and Prometheus.
● Use Docker and Kubernetes for ML deployment.
Who this book is for
Whether you are a Data scientist, ML engineer, DevOps professional, Software engineer, or Cloud architect, this book will help you get your machine learning models into production quickly and efficiently.
Table of Contents
1. Python 101
2. Git and GitHub Fundamentals
3. Challenges in ML Model Deployment
4. Packaging ML Models
5. MLflow-Platform to Manage the ML Life Cycle
6. Docker for ML
7. Build ML Web Apps Using API
8. Build Native ML Apps
9. CI/CD for ML
10. Deploying ML Models on Heroku
11. Deploying ML Models on Microsoft Azure
12. Deploying ML Models on Google Cloud Platform
13. Deploying ML Models on Amazon Web Services
14. Monitoring and Debugging
15. Post-Productionizing ML Models
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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 HPB-Emerald, Carrollton, Texas, U.S.A., 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.