BOOKS - Ultimate MLOps for Machine Learning Models Use Real Case Studies to Efficient...
Ultimate MLOps for Machine Learning Models Use Real Case Studies to Efficiently Build, Deploy, and Scale Machine Learning Pipelines with MLOps - Saurabh D. Dorle 2024 PDF | EPUB Orange Education Pvt Ltd, AVA BOOKS
ECO~18 kg CO²

1 TON

Views
13279

Telegram
 
Ultimate MLOps for Machine Learning Models Use Real Case Studies to Efficiently Build, Deploy, and Scale Machine Learning Pipelines with MLOps
Author: Saurabh D. Dorle
Year: 2024
Pages: 484
Format: PDF | EPUB
File size: 10.1 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
The book "Ultimate MLOps for Machine Learning Models" by Michael A. Hugues, published by Packt Publishing, provides a comprehensive guide to implementing MLOps in machine learning pipelines. The author emphasizes the importance of understanding the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the unity of people in a warring state. The book focuses on real-world case studies to demonstrate practical applications of MLOps and its benefits in building, deploying, and scaling machine learning models. The first chapter, "Introduction to MLOps provides an overview of the field and its significance in the development of machine learning models. The author highlights the need for a systematic approach to managing the entire lifecycle of machine learning models, from inception to deployment and maintenance. This chapter also introduces the concept of the "MLOps cycle which consists of four stages: plan, build, deploy, and maintain. In the second chapter, "Planning and Designing Your MLOps Pipeline the author discusses the importance of planning and designing an MLOps pipeline before implementation. This includes identifying the goals and objectives of the project, selecting the appropriate technology stack, and defining the roles and responsibilities of team members. The author also emphasizes the need for version control and documentation throughout the development process.
Книга «Ultimate MLOps for Machine arning Models» Майкла А. Хьюга, опубликованная Packt Publishing, содержит исчерпывающее руководство по внедрению MLOps в конвейеры машинного обучения. Автор подчеркивает важность понимания технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и единства людей в воюющем государстве. Книга фокусируется на реальных тематических исследованиях, чтобы продемонстрировать практическое применение MLOps и его преимущества в создании, развертывании и масштабировании моделей машинного обучения. Первая глава, "Введение в MLOps, дает обзор области и ее значения в разработке моделей машинного обучения. Автор подчеркивает необходимость системного подхода к управлению всем жизненным циклом моделей машинного обучения, от создания до развертывания и обслуживания. В этой главе также представлена концепция "цикла MLOps, который состоит из четырех этапов: планирование, создание, развертывание и поддержка. Во второй главе «Планирование и проектирование трубопровода MLOps» автор обсуждает важность планирования и проектирования трубопровода MLOps перед внедрением. Сюда входит определение целей и задач проекта, выбор соответствующего технологического стека и определение ролей и обязанностей членов группы. Автор также подчеркивает необходимость контроля версий и документации на протяжении всего процесса разработки.
livre « Ultimate MLOps for Machine Arning Models » de Michael A. Hugues, publié par Packt Publishing, contient un guide complet sur la façon d'introduire MLOps dans les pipelines d'apprentissage automatique. L'auteur souligne l'importance de comprendre le processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie de l'humanité et de l'unité des gens dans un État en guerre. livre se concentre sur des études de cas réelles pour démontrer l'application pratique de MLOps et ses avantages dans la création, le déploiement et la mise à l'échelle de modèles d'apprentissage automatique. premier chapitre, "Introduction aux MLOps, donne un aperçu du domaine et de son importance dans le développement de modèles d'apprentissage automatique. L'auteur souligne la nécessité d'une approche systémique pour gérer tout le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique, de la création au déploiement et à la maintenance. Ce chapitre présente également le concept de « cycle MLOps », qui comprend quatre étapes : la planification, la création, le déploiement et le soutien. Dans le deuxième chapitre, Planification et conception des oléoducs MLOps, l'auteur discute de l'importance de la planification et de la conception des oléoducs MLOps avant leur mise en oeuvre. Il s'agit de définir les buts et les objectifs du projet, de choisir la pile technologique appropriée et de définir les rôles et les responsabilités des membres de l'équipe. L'auteur souligne également la nécessité de contrôler les versions et la documentation tout au long du processus de développement.
libro «Ultimate MLOps for Machine Arning Models» de Michael A. Hugh, publicado por Packt Publishing, proporciona una guía exhaustiva para implementar MLOps en los transportadores de aprendizaje automático. autor subraya la importancia de comprender el proceso tecnológico de desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la unidad de los seres humanos en un Estado en guerra. libro se centra en estudios de casos reales para demostrar la aplicación práctica de MLOps y sus ventajas en la creación, implementación y escala de modelos de aprendizaje automático. primer capítulo, "Introducción a MLOps, ofrece una visión general del área y su significado en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. autor subraya la necesidad de un enfoque sistémico para administrar todo el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático, desde la creación hasta la implementación y el mantenimiento. Este capítulo también presenta el concepto de "ciclo MLOps, que consta de cuatro fases: planificación, creación, implementación y soporte. En el segundo capítulo, Planificación y diseño de la tubería MLOps, el autor discute la importancia de planificar y diseñar la tubería MLOps antes de implementarla. Esto incluye la definición de los objetivos y metas del proyecto, la selección de la pila tecnológica adecuada y la definición de las funciones y responsabilidades de los miembros del grupo. autor también subraya la necesidad de controlar las versiones y la documentación durante todo el proceso de desarrollo.
Ultimate MLOs for Machine arning Models di Michael A. Hugh, pubblicato da Packt Publishing, fornisce un manuale completo per l'implementazione di MLOs nei circuiti di apprendimento automatico. L'autore sottolinea l'importanza di comprendere il processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna come base della sopravvivenza dell'umanità e dell'unità umana in uno stato in guerra. Il libro si concentra su studi di caso reali per dimostrare l'applicazione pratica di MLOps e i suoi vantaggi nella creazione, implementazione e scalabilità di modelli di apprendimento automatico. Il primo capitolo, "Introduzione a MLOs, fornisce una panoramica dell'area e del suo significato nello sviluppo dei modelli di apprendimento automatico. L'autore sottolinea la necessità di un approccio di sistema alla gestione dell'intero ciclo di vita dei modelli di apprendimento automatico, dalla creazione all'installazione e alla manutenzione. Questo capitolo include anche il concetto dì ciclo MLOs ", che comprende quattro fasi: pianificazione, creazione, installazione e supporto. Nel secondo capitolo, Pianificazione e progettazione della tubazione MLOs, l'autore discute dell'importanza della pianificazione e della progettazione della tubazione MLOps prima dell'implementazione. Questo include la definizione degli obiettivi e degli obiettivi del progetto, la selezione dello stack tecnologico appropriato e la definizione dei ruoli e delle responsabilità dei membri del gruppo. L'autore sottolinea inoltre la necessità di controllare le versioni e la documentazione durante l'intero processo di sviluppo.
Das Buch „Ultimate MLOps for Machine Arning Models“ von Michael A. Hugues, herausgegeben von Packt Publishing, bietet eine umfassende Anleitung zur Implementierung von MLOps in Machine arning Pipelines. Der Autor betont die Bedeutung des Verständnisses des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und die Einheit der Menschen in einem kriegführenden Staat. Das Buch konzentriert sich auf reale Fallstudien, um die praktische Anwendung von MLOps und ihre Vorteile bei der Erstellung, Bereitstellung und Skalierung von Machine-arning-Modellen zu demonstrieren. Das erste Kapitel „Einführung in MLOps“ gibt einen Überblick über das Feld und seine Bedeutung bei der Entwicklung von Machine arning Modellen. Der Autor betont die Notwendigkeit eines systematischen Ansatzes zur Verwaltung des gesamten benszyklus von Machine-arning-Modellen, von der Erstellung über die Bereitstellung bis hin zur Wartung. In diesem Kapitel wird auch das Konzept des „MLOps-Zyklus“ vorgestellt, der aus vier Phasen besteht: Planung, Erstellung, Bereitstellung und Support. Im zweiten Kapitel „Planung und Design der MLOps-Pipeline“ diskutiert der Autor die Bedeutung der Planung und des Designs der MLOps-Pipeline vor der Implementierung. Dazu gehören die Definition von Projektzielen und -zielen, die Auswahl des geeigneten Technologie-Stacks und die Definition der Rollen und Verantwortlichkeiten der Teammitglieder. Der Autor betont auch die Notwendigkeit der Versionskontrolle und Dokumentation während des gesamten Entwicklungsprozesses.
Książka „Ultimate MLOps for Machine arning Models” Michaela A. Hugues'a, opublikowana przez Packt Publishing, stanowi kompleksowy przewodnik po wdrażaniu MLOp w rurociągach do uczenia maszynowego. Autor podkreśla znaczenie zrozumienia technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy przetrwania ludzkości i jedności ludzi w stanie wojującym. Książka skupia się na studiach przypadku w świecie rzeczywistym, aby pokazać praktyczne zastosowania MLOp i jego korzyści w tworzeniu, wdrażaniu i skalowaniu modeli uczenia maszynowego. Pierwszy rozdział, "Wprowadzenie do MLOP, zawiera przegląd dziedziny i jej konsekwencji dla rozwoju modeli uczenia maszynowego. Autor podkreśla potrzebę systematycznego podejścia do zarządzania całym cyklem życia modeli uczenia maszynowego, od tworzenia do wdrażania i konserwacji. Rozdział ten wprowadza również koncepcję cyklu MLOP, składającego się z czterech etapów: planowania, tworzenia, wdrażania i wsparcia. W drugim rozdziale, „Planowanie i projektowanie rurociągu MLOP”, autor omawia znaczenie planowania i projektowania rurociągu MLOp przed wdrożeniem. Obejmuje to określenie celów i celów projektu, wybór odpowiedniego stosu technologicznego oraz określenie ról i obowiązków członków zespołu. Autor podkreśla również potrzebę kontroli wersji i dokumentacji całego procesu rozwoju.
הספר "Ultimate MLops for Machine Arning Models'מאת מייקל א. Hugues, שיצא לאור על ידי Packt Publishing, מספק מדריך מקיף ליישום MLOps בצינורות למידת מכונה. המחבר מדגיש את החשיבות של הבנת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות האנושות ולאחדות האנשים במדינה לוחמת. הספר מתמקד בחקר מקרים בעולם האמיתי על מנת להדגים את היישומים המעשיים של MLOPs ואת יתרונותיו ביצירת, פריסת ומודלים ללימוד מכונות. הפרק הראשון, ”Introduction to MLops”, מספק סקירה של התחום והשלכותיו בפיתוח מודלים ללימוד מכונה. המחבר מדגיש את הצורך בגישה שיטתית לניהול כל מחזור החיים של מודלים למידת מכונה, מיצירה לפריסה ותחזוקה. פרק זה גם מציג את הרעיון של מחזור ה-MLOps, המורכב מארבעה שלבים: תכנון, יצירה, פריסה ותמיכה. בפרק השני, ”תכנון ועיצוב צינור ה-MLOps Pipeline”, דנה המחברת בחשיבות תכנון ועיצוב צינור ה-MLOps לפני יישום. הדבר כולל הגדרת מטרות ויעדים, בחירת מחסנית הטכנולוגיה המתאימה והגדרת תפקידיהם ואחריותם של חברי הצוות. המחבר גם מדגיש את הצורך בבקרת גרסאות ותיעוד במהלך תהליך הפיתוח.''
Packt Publishing tarafından yayınlanan Michael A. Hugues'in "Ultimate MLOps for Machine arning Models'adlı kitabı, MLOps'ın makine öğrenimi boru hatlarında uygulanması için kapsamlı bir rehber sunmaktadır. Yazar, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecini, insanlığın hayatta kalması ve savaşan bir devlette insanların birliği için temel olarak anlamanın önemini vurgulamaktadır. Kitap, MLOps'un pratik uygulamalarını ve makine öğrenimi modellerinin oluşturulması, dağıtılması ve ölçeklendirilmesindeki faydalarını göstermek için gerçek dünya vaka çalışmalarına odaklanmaktadır. İlk bölüm, "MLOps'a Giriş, alana ve makine öğrenme modellerinin geliştirilmesindeki etkilerine genel bir bakış sunar. Yazar, yaratılıştan dağıtım ve bakıma kadar makine öğrenimi modellerinin tüm yaşam döngüsünü yönetmek için sistematik bir yaklaşıma duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Bu bölüm aynı zamanda dört aşamadan oluşan "MLOps döngüsü" kavramını da tanıtmaktadır: planlama, oluşturma, dağıtım ve destek. İkinci bölümde, "Planlama ve MLOps Boru Hattı Tasarımı", yazar, uygulamadan önce MLOps boru hattının planlanması ve tasarlanmasının önemini tartışıyor. Bu, proje hedeflerini ve hedeflerini tanımlamayı, uygun teknoloji yığınını seçmeyi ve ekip üyelerinin rollerini ve sorumluluklarını tanımlamayı içerir. Yazar ayrıca geliştirme süreci boyunca sürüm kontrolü ve dokümantasyon ihtiyacını vurgulamaktadır.
يقدم كتاب "Ultimate MLOps for Machine arning Models'لمايكل أ. هيوز، الذي نشرته Packt Publishing، دليلاً شاملاً لتنفيذ MLOps في خطوط أنابيب التعلم الآلي. ويشدد المؤلف على أهمية فهم العملية التكنولوجية لتطور المعارف الحديثة كأساس لبقاء البشرية ووحدة الشعوب في دولة متحاربة. يركز الكتاب على دراسات الحالة الواقعية لإظهار التطبيقات العملية لـ MLOps وفوائدها في إنشاء ونشر وتوسيع نطاق نماذج التعلم الآلي. يقدم الفصل الأول، "مقدمة إلى MLOps، نظرة عامة على هذا المجال وآثاره في تطوير نماذج التعلم الآلي. يؤكد المؤلف على الحاجة إلى نهج منهجي لإدارة دورة الحياة الكاملة لنماذج التعلم الآلي، من الإنشاء إلى النشر والصيانة. يقدم هذا الفصل أيضاً مفهوم "دورة MLOps'التي تتألف من أربع مراحل: التخطيط والإنشاء والنشر والدعم. في الفصل الثاني، «تخطيط وتصميم خط أنابيب MLOps»، يناقش المؤلف أهمية تخطيط وتصميم خط أنابيب MLOps قبل التنفيذ. ويشمل ذلك تحديد أهداف وغايات المشروع، واختيار مجموعة التكنولوجيا المناسبة، وتحديد أدوار ومسؤوليات أعضاء الفريق. ويشدد المؤلف أيضاً على ضرورة مراقبة النسخ والتوثيق طوال عملية التطوير.
Packt Publishing出版的Michael A. Hugh撰寫的「機器挖掘模型的終極MLOps」書提供了將MLOps引入機器學習流水線的詳盡指南。作者強調了解現代知識發展的技術過程作為人類生存和交戰國人民團結的基礎的重要性。該書著重於實際案例研究,以證明MLOps的實際應用及其在創建,部署和擴展機器學習模型方面的優勢。第一章「MLOps簡介」概述了該領域及其在機器學習模型開發中的意義。作者強調需要一種系統方法來管理機器學習模型的整個生命周期,從創建到部署和維護。本章還介紹了「MLOps周期」的概念,該周期包括四個階段:計劃,創建,部署和支持。在「MLOps管道規劃和設計」的第二章中,作者討論了實施MLOps管道規劃和設計的重要性。這包括確定項目的目標和目標,選擇適當的技術堆棧以及確定團隊成員的角色和責任。作者還強調需要在整個開發過程中控制版本和文檔。

You may also be interested in:

Python Machine Learning A Hands-On Beginner|s Guide to Effectively Understand Artificial Neural Networks and Machine Learning Using Python
Python Machine Learning Is The Complete Guide To Everything You Need To Know About Python Machine Learning Keras, Numpy, Scikit Learn, Tensorflow, With Useful Exercises and examples
Machine Learning for Emotion Analysis in Python: Build AI-powered tools for analyzing emotion using natural language processing and machine learning
Data Science and Machine Learning Interview Questions Using R: Crack the Data Scientist and Machine Learning Engineers Interviews with Ease
Data Science and Machine Learning Interview Questions Using R Crack the Data Scientist and Machine Learning Engineers Interviews with Ease
Python Data Science The Ultimate Crash Course, Tips, and Tricks to Learn Data Analytics, Machine Learning, and Their Application
PYTHON PROGRAMMING AND MACHINE LEARNING The ultimate guide for beginners to learn Python and mastering the fundamentals of ML + tools and tricks
Python Machine Learning for Beginners Unlocking the Power of Data. A Beginner|s Guide to Machine Learning with Python
Python Machine Learning for Beginners Unlocking the Power of Data. A Beginner|s Guide to Machine Learning with Python
Python Machine Learning for Beginners: Unlocking the Power of Data. A Beginner|s Guide to Machine Learning with Python
Ultimate Step by Step Guide to Machine Learning Using Python Predictive modelling concepts explained in simple terms for beginners
Machine Learning Q and AI 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI
The Art of Machine Learning A Hands-On Guide to Machine Learning with R
Machine Learning Q and AI 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI
Machine Learning Q and AI: 30 Essential Questions and Answers on Machine Learning and AI
The Art of Machine Learning: A Hands-On Guide to Machine Learning with R
The Art of Machine Learning A Hands-On Guide to Machine Learning with R
Up and Running Google AutoML and AI Platform Building Machine Learning and NLP Models Using AutoML and AI Platform
Python Machine Learning: Leveraging Python for Implementing Machine Learning Algorithms and Applications (2023 Guide)
Machine Learning with Rust A practical attempt to explore Rust and its libraries across popular Machine Learning techniques
Practical Automated Machine Learning on Azure Using Azure Machine Learning to Quickly Build AI Solutions, First Edition
Machine Learning with Python Comprehensive Beginner’s Guide to Machine Learning in Python with Exercises and Case Studies
Machine Learning with Rust: A practical attempt to explore Rust and its libraries across popular machine learning techniques
Machine Learning A Comprehensive, Step-by-Step Guide to Intermediate Concepts and Techniques in Machine Learning
Machine Learning With Python A Comprehensive Beginners Guide to Learn the Realms of Machine Learning with Python
Image Processing and Machine Learning, Volume 2 Advanced Topics in Image Analysis and Machine Learning
Machine Learning for Finance Beginner|s guide to explore machine learning in banking and finance
The Definitive Guide to Machine Learning Operations in AWS Machine Learning Scalability and Optimization with AWS
Google JAX Essentials A quick practical learning of blazing-fast library for Machine Learning and Deep Learning projects
Shallow Learning vs. Deep Learning A Practical Guide for Machine Learning Solutions
Shallow Learning vs. Deep Learning A Practical Guide for Machine Learning Solutions
Machine Learning For Beginners Step-by-Step Guide to Machine Learning, a Beginners Approach to Artificial Intelligence, Big Data, Basic Python Algorithms, and Techniques for Business (Practical Exampl
Python Machine Learning: Everything You Should Know About Python Machine Learning Including Scikit Learn, Numpy, PyTorch, Keras And Tensorflow With Step-By-Step Examples And PRACTICAL Exercises
Artificial Intelligence What You Need to Know About Machine Learning, Robotics, Deep Learning, Recommender Systems, Internet of Things, Neural Networks, Reinforcement Learning, and Our Future
Machine Learning Infrastructure and Best Practices for Software Engineers: Take your machine learning software from a prototype to a fully fledged software system
Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science Excel in Data Analysis, Statistical Modeling and Machine Learning by Leveraging MLBase.jl and MLJ.jl to Optimize Workflows
Ultimate Parallel and Distributed Computing with Julia For Data Science Excel in Data Analysis, Statistical Modeling and Machine Learning by Leveraging MLBase.jl and MLJ.jl to Optimize Workflows
Machine Learning with Python The Ultimate Guide for Absolute Beginners with Steps to Implement Artificial Neural Networks with Real Examples (Useful Python Tools eg. Anaconda, Jupiter Notebook)
Cracking The Machine Learning Interview 225 Machine Learning Interview Questions with Solutions
Machine Learning For Beginners A Comprehensive Beginners Guide To Machine Learning, No Experience Required!