Generative AI on Kubernetes
Lingua: inglese
Editore: O'reilly Media Apr 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, GermaniaRheinberg-Buch Andreas Meier eK
Venditore AbeBooks dal 17 novembre 2008
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Neuware -Generative AI is revolutionizing industries, and Kubernetes has fast become the backbone for deploying and managing these resource-intensive workloads. This book serves as a practical, hands-on guide for MLOps engineers, software developers, Kubernetes administrators, and AI professionals ready to combine AI innovation with the power of cloud native infrastructure. Authors Roland Huß and Daniele Zonca provide a clear road map for training, fine-tuning, deploying, and scaling GenAI models on Kubernetes, addressing challenges like resource optimization, automation, and security along the way. With actionable insights with real-world examples, readers will learn to tackle the opportunities and complexities of managing GenAI applications in production environments. Whether you're experimenting with large-scale language models or facing the nuances of AI deployment at scale, you'll uncover expertise you need to operationalize this exciting technology effectively. - Learn how to deploy LLMs more efficiently with optimized inference runtimes - Get hands-on with GPU scheduling, including hardware detection and multinode scaling - Monitor and understand LLM-specific metrics like Time to First Token and token throughput - Know when to fine-tune a model or when retrieval augmentation is the better choice - Discover how to evaluate models with standardized benchmarks before committing GPU resources - Learn to run agentic applications with secure tool integration, identity management, and persistent state 250 pp. Englisch.…
Codice articolo 9781098171926
- Titolo
- Generative AI on Kubernetes
- Autore
- Roland Huss
- Editore
- O'reilly Media Apr 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1098171926
- ISBN 13
- 9781098171926
- Peso dell'articolo
- 704 grammi
- Dimensioni
- 228x174x25 mm
Generative AI is revolutionizing industries, and Kubernetes has fast become the backbone for deploying and managing these resource-intensive workloads. This book serves as a practical, hands-on guide for MLOps engineers, software developers, Kubernetes administrators, and AI professionals ready to combine AI innovation with the power of cloud native infrastructure. Authors Roland Huß and Daniele Zonca provide a clear road map for training, fine-tuning, deploying, and scaling GenAI models on Kubernetes, addressing challenges like resource optimization, automation, and security along the way.
With actionable insights with real-world examples, readers will learn to tackle the opportunities and complexities of managing GenAI applications in production environments. Whether you're experimenting with large-scale language models or facing the nuances of AI deployment at scale, you'll uncover expertise you need to operationalize this exciting technology effectively.
- Learn how to deploy LLMs more efficiently with optimized inference runtimes
- Get hands-on with GPU scheduling, including hardware detection and multinode scaling
- Monitor and understand LLM-specific metrics like Time to First Token and token throughput
- Know when to fine-tune a model or when retrieval augmentation is the better choice
- Discover how to evaluate models with standardized benchmarks before committing GPU resources
- Learn to run agentic applications with secure tool integration, identity management, and persistent state
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Daniele Zonca is a Senior Principal Software Engineer and Architect for model serving of Red Hat OpenShift AI, Red Hat's flagship AI product combining multiple stacks.
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Rheinberg-Buch Andreas Meier eK
Bergisch Gladbach, Germania
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