Distributed Machine Learning Patterns
Lingua: inglese
Editore: Manning Publications Jan 2024, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
Condizione: Nuovo
EUR 79,16
Quantità: 1 disponibile
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
Neuware - Scaling up models from standalone devices to large distributed clusters is one of the biggest challenges faced by modern machine learning practitioners. Distributed Machine Learning Patterns teaches you how to scale machine learning models from your laptop to large distributed clusters. In Distributed Machine Learning Patterns, you'll learn how to apply established distributed systems patterns to machine learning projects, and explore new ML-specific patterns as well. Firmly rooted in the real world, this book demonstrates how to apply patterns using examples based in TensorFlow, Kubernetes, Kubeflow, and Argo Workflows. Real-world scenarios, hands-on projects, and clear, practical DevOps techniques let you easily launch, manage, and monitor cloud-native distributed machine learning pipelines. Distributing machine learning systems allow developers to handle extremely large datasets across multiple clusters, take advantage of automation tools, and benefit from hardware accelerations.…
Codice articolo 9781617299025
- Titolo
- Distributed Machine Learning Patterns
- Autore
- Yuan Tang
- Editore
- Manning Publications Jan 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1617299022
- ISBN 13
- 9781617299025
- Peso dell'articolo
- 498 grammi
- Dimensioni
- 236x188x16 mm
Distributing machine learning systems allow developers to handle extremely large datasets across multiple clusters, take advantage of automation tools, and benefit from hardware accelerations. This book reveals best practice techniques and insider tips for tackling the challenges of scaling machine learning systems.
In Distributed Machine Learning Patterns you will learn how to:
- Apply distributed systems patterns to build scalable and reliable machine learning projects
- Build ML pipelines with data ingestion, distributed training, model serving, and more
- Automate ML tasks with Kubernetes, TensorFlow, Kubeflow, and Argo Workflows
- Make trade-offs between different patterns and approaches
- Manage and monitor machine learning workloads at scale
Inside Distributed Machine Learning Patterns you’ll learn to apply established distributed systems patterns to machine learning projects—plus explore cutting-edge new patterns created specifically for machine learning. Firmly rooted in the real world, this book demonstrates how to apply patterns using examples based in TensorFlow, Kubernetes, Kubeflow, and Argo Workflows. Hands-on projects and clear, practical DevOps techniques let you easily launch, manage, and monitor cloud-native distributed machine learning pipelines.
Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.
About the technology
Deploying a machine learning application on a modern distributed system puts the spotlight on reliability, performance, security, and other operational concerns. In this in-depth guide, Yuan Tang, project lead of Argo and Kubeflow, shares patterns, examples, and hard-won insights on taking an ML model from a single device to a distributed cluster.
About the book
Distributed Machine Learning Patterns provides dozens of techniques for designing and deploying distributed machine learning systems. In it, you’ll learn patterns for distributed model training, managing unexpected failures, and dynamic model serving. You’ll appreciate the practical examples that accompany each pattern along with a full-scale project that implements distributed model training and inference with autoscaling on Kubernetes.
What's inside
- Data ingestion, distributed training, model serving, and more
- Automating Kubernetes and TensorFlow with Kubeflow and Argo Workflows
- Manage and monitor workloads at scale
About the reader
For data analysts and engineers familiar with the basics of machine learning, Bash, Python, and Docker.
About the author
Yuan Tang is a project lead of Argo and Kubeflow, maintainer of TensorFlow and XGBoost, and author of numerous open source projects.
Table of Contents
PART 1 BASIC CONCEPTS AND BACKGROUND
1 Introduction to distributed machine learning systems
PART 2 PATTERNS OF DISTRIBUTED MACHINE LEARNING SYSTEMS
2 Data ingestion patterns
3 Distributed training patterns
4 Model serving patterns
5 Workflow patterns
6 Operation patterns
PART 3 BUILDING A DISTRIBUTED MACHINE LEARNING WORKFLOW
7 Project overview and system architecture
8 Overview of relevant technologies
9 A complete implementation
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
AHA-BUCH GmbH
Einbeck, Germania
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
Tariffe di spedizione da Germania a U.S.A.
| Articolo | Da 7 a 10 giorni lavorativi | Da 5 a 7 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 35,00 | EUR 45,00 |
Metodi di pagamento
- Assegno
- Bonifico bancario
- PayPal
Descrizione dello Store
Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.
Specializzazione
Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & StudiumInformazioni sull’azienda del venditore
AHA-BUCH GmbH
Garlebsen 48
Einbeck, Germania 37574
Condizioni di vendita
Imprimere
Informazioni sul venditore:
AHA-BUCH GmbH
rappresentata dall'amministratore delegato Christel Glass
Garlebsen 48
37574 Einbeck
Germania
Telefono: 055639996039
Fax: 055639995974
E-Mail: abebooks@aha-buch.de
USt-IdNr.: DE261904229
registrato presso Registro delle imprese Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
Risoluzione alternativa delle controversie:
La Commissione europea fornisce una piattaforma per la risoluzione extragiudiziale delle controversie online (piattaforma ODR), accessibile nell'ambito di https://ec.europa.eu/odr.
Siamo membri dell'iniziativa "FairCommerce" dal 25.05.2018.
Per ulteriori informazioni, vedere www.fair-commerce.de.
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.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
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.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
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.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
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.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
Condizioni di spedizione
Spediamo il tuo ordine dopo averlo ricevuto
per articoli a portata di mano entro 24 ore,
per articoli con fornitura notturna entro 48 ore.
Nel caso in cui abbiamo bisogno di ordinare un articolo dal nostro fornitore, il nostro tempo di spedizione dipende dalla data di ricezione degli articoli, ma gli articoli verranno spediti lo stesso giorno.
Il nostro obiettivo è quello di inviare gli articoli ordinati nel modo più veloce, ma anche più efficiente e sicuro ai nostri clienti.