Build a Machine Learning Platform (From Scratch)
Lingua: inglese
Editore: Manning Publications Apr 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - Machine learning models look great in not Elektronisches Buch, then collapse in production. Ready to build an ML platform that actually delivers Here's a step-by-step, project-driven guide to building an MLOps-ready platform from scratch. Inside you'll find: Step-by-step ML pipeline assembly: A true 'from-scratch' playbook that assembles an end-to-end MLOps stack. Deploy machine learning models to production: Combine Kubeflow, MLflow, BentoML, Feast, and Evidently without vendor lock-in. Build end-to-end data pipelines: Move seamlessly from raw data to monitored, live predictions. Robust deployment patterns: Serve fast, scalable models that stay responsive under real traffic. Effective monitoring and explainability: Detect drift early and keep stakeholders confident. Build a Machine Learning Platform (From Scratch) by Benjamin Tan Wei Hao, Shanoop Padmanabhan, and Varun Mallya delivers a practical field guide in print and Elektronisches Buch formats. Three veteran engineers lead you through every layer of modern MLOps. The chapters construct two reference systems, an image classifier and a recommendation engine, while teaching orchestration, training, serving, and monitoring techniques. The actionable items for each concept include sample code, architecture diagrams, and checklists. By the end of this book, you will end up with a reusable blueprint that slashes deployment time, reduces firefighting, and thrives with team growth. You will start shipping platforms that thrive. Ideal for Python-savvy data scientists and software engineers eager to master production-quality machine learning.…
Codice articolo 9781633437333
- Titolo
- Build a Machine Learning Platform (From Scratch)
- Autore
- Benjamin Hao
- Editore
- Manning Publications Apr 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1633437337
- ISBN 13
- 9781633437333
- Peso dell'articolo
- 691 grammi
- Dimensioni
- 235x192x40 mm
Delivering a successful machine learning project is hard. This book makes it easier. In it, you’ll design a reliable ML system from the ground up, incorporating MLOps and DevOps along with a stack of proven infrastructure tools including Kubeflow, MLFlow, BentoML, Evidently, and Feast.
A properly designed machine learning system streamlines data workflows, improves collaboration between data and operations teams, and provides much-needed structure for both training and deployment. In this book you’ll learn how to design and implement a machine learning system from the ground up. You’ll appreciate this instantly-useful introduction to achieving the full benefits of automated ML infrastructure.
In Machine Learning Platform Engineering you’ll learn how to:
• Set up an MLOps platform
• Deploy machine learning models to production
• Build end-to-end data pipelines
• Effective monitoring and explainability
About the technology
AI and ML systems have a lot of moving parts, from language libraries and application frameworks, to workflow and deployment infrastructure, to LLMs and other advanced models. A well-designed internal development platform (IDP) gives developers a defined set of tools and guidelines that accelerate the dev process, improving consistency, security, and developer experience.
About the book
Machine Learning Platform Engineering shows you how to build an effective IDP for ML and AI applications. Each chapter illuminates a vital part of the ML workflow, including setting up orchestration pipelines, selecting models, allocating resources for training, inference, and serving, and more. As you go, you’ll create a versatile modern platform using open source tools like Kubeflow, MLFlow, BentoML, Evidently, Feast, and LangChain.
What's inside
• Set up an end-to-end MLOps/LLMOps platform
• Deploy ML and AI models to production
• Effective monitoring, evaluation, and explainability
About the reader
For data scientists or software engineers. Examples in Python.
About the author
Benjamin Tan Wei Hao leads a team of ML engineers and data scientists at DKatalis. Shanoop Padmanabhan is a software engineering manager at Continental Automotive. Varun Mallya is a senior ML engineer at DKatalis.
Table of Contents
Part 1
1 Getting started with MLOps and ML engineering
2 What is MLOps?
3 Building applications on Kubernetes
Part 2
4 Designing reliable ML systems
5 Orchestrating ML pipelines
6 Productionizing ML models
Part 3
7 Data analysis and preparation
8 Model training and validation: Part 1
9 Model training and validation: Part 2
10 Model inference and serving
11 Monitoring and explainability
Part 4
12 Designing LLM-powered systems
13 Production LLM system design
A Installation and setup
B Basics of YAML
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Shanoop Padmanabhan is a software engineering manager at Continental Automotive, where he leads a team of software engineers focusing on machine learning based perception for autonomous vehicles.
Varun Mallya is a machine learning engineer working at DKatalis where he is responsible for the setup and maintenance of the Bank’s machine learning platform.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
AHA-BUCH GmbH
Einbeck, Germania
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