9781492053279 - kubeflow operations guide: managing on-premises, cloud, and hybrid deployment de patterson, josh; katzenellenbogen, michael; harris, austin (28 resultados)
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Paperback. Condición: New. Building models is a small part of the story when it comes to deploying machine learning applications. The entire process involves developing, orchestrating, deploying, and running scalable and portable machine learning workloads--a process Kubeflow makes much easier. This practical book shows data sci…entists, data engineers, and platform architects how to plan and execute a Kubeflow project to make their Kubernetes workflows portable and scalable.Authors Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen, and Austin Harris demonstrate how this open source platform orchestrates workflows by managing machine learning pipelines. You'll learn how to plan and execute a Kubeflow platform that can support workflows from on-premises to cloud providers including Google, Amazon, and Microsoft.Dive into Kubeflow architecture and learn best practices for using the platformUnderstand the process of planning your Kubeflow deploymentInstall Kubeflow on an existing on-premise Kubernetes clusterDeploy Kubeflow on Google Cloud Platform, AWS, and AzureUse KFServing to develop and deploy machine learning models.
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Paperback. Condición: New. Building models is a small part of the story when it comes to deploying machine learning applications. The entire process involves developing, orchestrating, deploying, and running scalable and portable machine learning workloads--a process Kubeflow makes much easier. This practical book shows data sci…entists, data engineers, and platform architects how to plan and execute a Kubeflow project to make their Kubernetes workflows portable and scalable.Authors Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen, and Austin Harris demonstrate how this open source platform orchestrates workflows by managing machine learning pipelines. You'll learn how to plan and execute a Kubeflow platform that can support workflows from on-premises to cloud providers including Google, Amazon, and Microsoft.Dive into Kubeflow architecture and learn best practices for using the platformUnderstand the process of planning your Kubeflow deploymentInstall Kubeflow on an existing on-premise Kubernetes clusterDeploy Kubeflow on Google Cloud Platform, AWS, and AzureUse KFServing to develop and deploy machine learning models.
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Paperback. Condición: new. Paperback. Building models is a small part of the story when it comes to deploying machine learning applications. The entire process involves developing, orchestrating, deploying, and running scalable and portable machine learning workloads--a process Kubeflow makes much easier. This practical book sho…ws data scientists, data engineers, and platform architects how to plan and execute a Kubeflow project to make their Kubernetes workflows portable and scalable.Authors Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen, and Austin Harris demonstrate how this open source platform orchestrates workflows by managing machine learning pipelines. You'll learn how to plan and execute a Kubeflow platform that can support workflows from on-premises to cloud providers including Google, Amazon, and Microsoft.Dive into Kubeflow architecture and learn best practices for using the platformUnderstand the process of planning your Kubeflow deploymentInstall Kubeflow on an existing on-premise Kubernetes clusterDeploy Kubeflow on Google Cloud Platform, AWS, and AzureUse KFServing to develop and deploy machine learning models This practical book shows data scientists, data engineers, and platform architects how to plan and execute a Kubeflow project to make their Kubernetes workflows portable and scalable. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Paperback. Condición: Brand New. 279 pages. 9.00x7.00x0.75 inches. In Stock.
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Paperback. Condición: New. Building models is a small part of the story when it comes to deploying machine learning applications. The entire process involves developing, orchestrating, deploying, and running scalable and portable machine learning workloads--a process Kubeflow makes much easier. This practical book shows data sci…entists, data engineers, and platform architects how to plan and execute a Kubeflow project to make their Kubernetes workflows portable and scalable.Authors Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen, and Austin Harris demonstrate how this open source platform orchestrates workflows by managing machine learning pipelines. You'll learn how to plan and execute a Kubeflow platform that can support workflows from on-premises to cloud providers including Google, Amazon, and Microsoft.Dive into Kubeflow architecture and learn best practices for using the platformUnderstand the process of planning your Kubeflow deploymentInstall Kubeflow on an existing on-premise Kubernetes clusterDeploy Kubeflow on Google Cloud Platform, AWS, and AzureUse KFServing to develop and deploy machine learning models.
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Paperback. Condición: new. Paperback. Building models is a small part of the story when it comes to deploying machine learning applications. The entire process involves developing, orchestrating, deploying, and running scalable and portable machine learning workloads--a process Kubeflow makes much easier. This practical book sho…ws data scientists, data engineers, and platform architects how to plan and execute a Kubeflow project to make their Kubernetes workflows portable and scalable.Authors Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen, and Austin Harris demonstrate how this open source platform orchestrates workflows by managing machine learning pipelines. You'll learn how to plan and execute a Kubeflow platform that can support workflows from on-premises to cloud providers including Google, Amazon, and Microsoft.Dive into Kubeflow architecture and learn best practices for using the platformUnderstand the process of planning your Kubeflow deploymentInstall Kubeflow on an existing on-premise Kubernetes clusterDeploy Kubeflow on Google Cloud Platform, AWS, and AzureUse KFServing to develop and deploy machine learning models This practical book shows data scientists, data engineers, and platform architects how to plan and execute a Kubeflow project to make their Kubernetes workflows portable and scalable. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Condición: New. 2020. Paperback. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Envío por EUR 48,99Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New. This practical book shows data scientists, data engineers, and platform architects how to plan and execute a Kubeflow project to make their Kubernetes workflows portable and scalable.Über den AutorrnrnJosh Patterson is CEO of Pa.
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Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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Paperback. Condición: New. Building models is a small part of the story when it comes to deploying machine learning applications. The entire process involves developing, orchestrating, deploying, and running scalable and portable machine learning workloads--a process Kubeflow makes much easier. This practical book shows data sci…entists, data engineers, and platform architects how to plan and execute a Kubeflow project to make their Kubernetes workflows portable and scalable.Authors Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen, and Austin Harris demonstrate how this open source platform orchestrates workflows by managing machine learning pipelines. You'll learn how to plan and execute a Kubeflow platform that can support workflows from on-premises to cloud providers including Google, Amazon, and Microsoft.Dive into Kubeflow architecture and learn best practices for using the platformUnderstand the process of planning your Kubeflow deploymentInstall Kubeflow on an existing on-premise Kubernetes clusterDeploy Kubeflow on Google Cloud Platform, AWS, and AzureUse KFServing to develop and deploy machine learning models.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - Building models is a small part of the story when it comes to deploying machine learning applications. The entire process involves developing, orchestrating, deploying, and running scalable and portable machine learning workloads--a process Kubeflow makes much easier. This practical book sh…ows data scientists, data engineers, and platform architects how to plan and execute a Kubeflow project to make their Kubernetes workflows portable and scalable.Authors Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen, and Austin Harris demonstrate how this open source platform orchestrates workflows by managing machine learning pipelines. You'll learn how to plan and execute a Kubeflow platform that can support workflows from on-premises to cloud providers including Google, Amazon, and Microsoft.- Dive into Kubeflow architecture and learn best practices for using the platform- Understand the process of planning your Kubeflow deployment- Install Kubeflow on an existing on-premise Kubernetes cluster- Deploy Kubeflow on Google Cloud Platform, AWS, and Azure- Use KFServing to develop and deploy machine learning models.
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Condición: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 301 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Librería: BUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer, Wahlstedt, AlemaniaBUCHSERVICE / ANTIQUARIAT Lars Lutzer
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Softcover. Condición: gut. 2021. Kubeflow Operations Guide In englischer Sprache. pages.
