Definitive Guide to Machine Learning Operations in Aws : Machine Learning Scalability and Optimization With Aws
Lingua: inglese
Editore: Apress, 2025
- Brossura
- Usato
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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Codice articolo 49528401
- Titolo
- Definitive Guide to Machine Learning Operations in Aws : Machine Learning Scalability and Optimization With Aws
- Autore
- Sendas, Neel; Rajale, Deepali
- Editore
- Apress
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- As New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798868810756
Foreword by Dr. Shreyas Subramanian, Principal Data Scientist, Amazon
This book focuses on deploying, testing, monitoring, and automating ML systems in production. It covers AWS MLOps tools like Amazon SageMaker, Data Wrangler, and AWS Feature Store, along with best practices for operating ML systems on AWS.
This book explains how to design, develop, and deploy ML workloads at scale using AWS cloud's well-architected pillars. It starts with an introduction to AWS services and MLOps tools, setting up the MLOps environment. It covers operational excellence, including CI/CD pipelines and Infrastructure as code. Security in MLOps, data privacy, IAM, and reliability with automated testing are discussed. Performance efficiency and cost optimization, like Right-sizing ML resources, are explored. The book concludes with MLOps best practices, MLOPS for GenAI, emerging trends, and future developments in MLOps
By the end, readers will learn operating ML workloads on the AWS cloud. This book suits software developers, ML engineers, DevOps engineers, architects, and team leaders aspiring to be MLOps professionals on AWS.
What you will learn:
● Create repeatable training workflows to accelerate model development
● Catalog ML artifacts centrally for model reproducibility and governance
● Integrate ML workflows with CI/CD pipelines for faster time to production
● Continuously monitor data and models in production to maintain quality
● Optimize model deployment for performance and cost
Who this book is for:
This book suits ML engineers, DevOps engineers, software developers, architects, and team leaders aspiring to be MLOps professionals on AWS.
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Informazioni sull’autore
Neel Sendas is a Principal Technical Account Manager at Amazon Web Services (AWS). In this role, he serves as the AWS Cloud Operations lead for some of the largest enterprises that utilize AWS services. Drawing from his expertise in cloud operations, in this book, Neel presents solutions to common challenges related to ML Cloud Governance, Cloud Finance, and Cloud Operational Resilience & Management at scale. Neel also plays a crucial role as part of the core team of Machine Learning Technical Field Community leaders at AWS, where he contributes to shaping the roadmap of AWS Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML) Services. Neel is based in the state of Georgia, United States.
Deepali Rajale is a former AWS ML Specialist Technical Account Manager, with extensive experience supporting enterprise customers in implementing MLOps best practices across various industries. She is also the founder of Karini AI, a company dedicated to democratizing generative AI for businesses. She enjoys blogging about ML and Generative AI and coaching customers to optimize their AI/ML workloads for operational efficiency and cost optimization. In her spare time, she enjoys traveling, seeking new experiences, and keeping up with the latest technology trends.
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TradeBooksInformazioni sull’azienda del venditore
Far Corner Europe Limited
19-20 Bourne Court, 19-20 Bourne Court
Woodford Green, Regno Unito IG8 8HD
Condizioni di vendita
Company Name: GreatBookPricesUK
Legal Entity: Far Corner Europe Limited
Address: 19-20 Bourne Court, Southend Road, Woodford Green Essex, UK IG8 8HD
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Authorized representative: Danielle Hainsey
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
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