Machine Learning Engineering on AWS : Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2022
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Work seamlessly with production-ready machine learning systems and pipelines on AWS by addressing key pain points encountered in the ML life cycleKey Features:Gain practical knowledge of managing ML workloads on AWS using Amazon SageMaker, Amazon EKS, and moreUse container and serverless services to solve a variety of ML engineering requirementsDesign, build, and secure automated MLOps pipelines and workflows on AWSBook Description:There is a growing need for professionals with experience in working on machine learning (ML) engineering requirements as well as those with knowledge of automating complex MLOps pipelines in the cloud. This book explores a variety of AWS services, such as Amazon Elastic Kubernetes Service, AWS Glue, AWS Lambda, Amazon Redshift, and AWS Lake Formation, which ML practitioners can leverage to meet various data engineering and ML engineering requirements in production.This machine learning book covers the essential concepts as well as step-by-step instructions that are designed to help you get a solid understanding of how to manage and secure ML workloads in the cloud. As you progress through the chapters, you'll discover how to use several container and serverless solutions when training and deploying TensorFlow and PyTorch deep learning models on AWS. You'll also delve into proven cost optimization techniques as well as data privacy and model privacy preservation strategies in detail as you explore best practices when using each AWS.By the end of this AWS book, you'll be able to build, scale, and secure your own ML systems and pipelines, which will give you the experience and confidence needed to architect custom solutions using a variety of AWS services for ML engineering requirements.What You Will Learn:Find out how to train and deploy TensorFlow and PyTorch models on AWSUse containers and serverless services for ML engineering requirementsDiscover how to set up a serverless data warehouse and data lake on AWSBuild automated end-to-end MLOps pipelines using a variety of servicesUse AWS Glue DataBrew and SageMaker Data Wrangler for data engineeringExplore different solutions for deploying deep learning models on AWSApply cost optimization techniques to ML environments and systemsPreserve data privacy and model privacy using a variety of techniquesWho this book is for:This book is for machine learning engineers, data scientists, and AWS cloud engineers interested in working on production data engineering, machine learning engineering, and MLOps requirements using a variety of AWS services such as Amazon EC2, Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), Amazon SageMaker, AWS Glue, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, and AWS Lambda -- all you need is an AWS account to get started. Prior knowledge of AWS, machine learning, and the Python programming language will help you to grasp the concepts covered in this book more effectively.…
Codice articolo 9781803247595
- Titolo
- Machine Learning Engineering on AWS : Build, scale, and secure machine learning systems and MLOps pipelines in production
- Autore
- Joshua Arvin Lat
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1803247592
- ISBN 13
- 9781803247595
- Peso dell'articolo
- 978 grammi
- Dimensioni
- 235x191x29 mm
Work seamlessly with production-ready machine learning systems and pipelines on AWS by addressing key pain points encountered in the ML life cycle
Key Features
- Gain practical knowledge of managing ML workloads on AWS using Amazon SageMaker, Amazon EKS, and more
- Use container and serverless services to solve a variety of ML engineering requirements
- Design, build, and secure automated MLOps pipelines and workflows on AWS
Book Description
There is a growing need for professionals with experience in working on machine learning (ML) engineering requirements as well as those with knowledge of automating complex MLOps pipelines in the cloud. This book explores a variety of AWS services, such as Amazon Elastic Kubernetes Service, AWS Glue, AWS Lambda, Amazon Redshift, and AWS Lake Formation, which ML practitioners can leverage to meet various data engineering and ML engineering requirements in production.
This machine learning book covers the essential concepts as well as step-by-step instructions that are designed to help you get a solid understanding of how to manage and secure ML workloads in the cloud. As you progress through the chapters, you'll discover how to use several container and serverless solutions when training and deploying TensorFlow and PyTorch deep learning models on AWS. You'll also delve into proven cost optimization techniques as well as data privacy and model privacy preservation strategies in detail as you explore best practices when using each AWS.
By the end of this AWS book, you'll be able to build, scale, and secure your own ML systems and pipelines, which will give you the experience and confidence needed to architect custom solutions using a variety of AWS services for ML engineering requirements.
What you will learn
- Find out how to train and deploy TensorFlow and PyTorch models on AWS
- Use containers and serverless services for ML engineering requirements
- Discover how to set up a serverless data warehouse and data lake on AWS
- Build automated end-to-end MLOps pipelines using a variety of services
- Use AWS Glue DataBrew and SageMaker Data Wrangler for data engineering
- Explore different solutions for deploying deep learning models on AWS
- Apply cost optimization techniques to ML environments and systems
- Preserve data privacy and model privacy using a variety of techniques
Who this book is for
This book is for machine learning engineers, data scientists, and AWS cloud engineers interested in working on production data engineering, machine learning engineering, and MLOps requirements using a variety of AWS services such as Amazon EC2, Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), Amazon SageMaker, AWS Glue, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, and AWS Lambda -- all you need is an AWS account to get started. Prior knowledge of AWS, machine learning, and the Python programming language will help you to grasp the concepts covered in this book more effectively.
Table of Contents
- Introduction to ML Engineering on AWS
- Deep Learning AMIs
- Deep Learning Containers
- Serverless Data Management on AWS
- Pragmatic Data Processing and Analysis
- SageMaker Training and Debugging Solutions
- SageMaker Deployment Solutions
- Model Monitoring and Management Solutions
- Security, Governance, and Compliance Strategies
- Machine Learning Pipelines with Kubeflow on Amazon EKS
- Machine Learning Pipelines with SageMaker Pipelines
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Joshua Arvin Lat is the Chief Technology Officer (CTO) of NuWorks Interactive Labs, Inc. He previously served as the CTO of three Australian-owned companies and also served as the Director for Software Development and Engineering for multiple e-commerce start-ups in the past, which allowed him to be more effective as a leader. Years ago, he and his team won first place in a global cybersecurity competition with their published research paper. He is also an AWS Machine Learning Hero and has shared his knowledge at several international conferences, discussing practical strategies on machine learning, engineering, security, and management.
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Einbeck, Germania
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