Machine Learning Model Serving Patterns and Best Practices: A definitive guide to deploying, monitoring, and providing accessibility to ML models in p
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2022
- Brossura
- Usato
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
Venditore AbeBooks dal 28 gennaio 2020
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Codice articolo 45351485
- Titolo
- Machine Learning Model Serving Patterns and Best Practices: A definitive guide to deploying, monitoring, and providing accessibility to ML models in p
- Autore
- Md Johirul Islam
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- As New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1803249900
- ISBN 13
- 9781803249902
Become a successful machine learning professional by effortlessly deploying machine learning models to production and implementing cloud-based machine learning models for widespread organizational use
Key Features
- Learn best practices about bringing your models to production
- Explore the tools available for serving ML models and the differences between them
- Understand state-of-the-art monitoring approaches for model serving implementations
Book Description
Serving patterns enable data science and ML teams to bring their models to production. Most ML models are not deployed for consumers, so ML engineers need to know the critical steps for how to serve an ML model.
This book will cover the whole process, from the basic concepts like stateful and stateless serving to the advantages and challenges of each. Batch, real-time, and continuous model serving techniques will also be covered in detail. Later chapters will give detailed examples of keyed prediction techniques and ensemble patterns. Valuable associated technologies like TensorFlow severing, BentoML, and RayServe will also be discussed, making sure that you have a good understanding of the most important methods and techniques in model serving. Later, you’ll cover topics such as monitoring and performance optimization, as well as strategies for managing model drift and handling updates and versioning. The book will provide practical guidance and best practices for ensuring that your model serving pipeline is robust, scalable, and reliable. Additionally, this book will explore the use of cloud-based platforms and services for model serving using AWS SageMaker with the help of detailed examples.
By the end of this book, you'll be able to save and serve your model using state-of-the-art techniques.
What you will learn
- Explore specific patterns in model serving that are crucial for every data science professional
- Understand how to serve machine learning models using different techniques
- Discover the various approaches to stateless serving
- Implement advanced techniques for batch and streaming model serving
- Get to grips with the fundamental concepts in continued model evaluation
- Serve machine learning models using a fully managed AWS Sagemaker cloud solution
Who this book is for
This book is for machine learning engineers and data scientists who want to bring their models into production. Those who are familiar with machine learning and have experience of using machine learning techniques but are looking for options and strategies to bring their models to production will find great value in this book. Working knowledge of Python programming is a must to get started.
Table of Contents
- Introducing Model Serving
- Introducing Model Serving Patterns
- Stateless Model Serving
- Continuous Model Evaluation
- Keyed Prediction
- Batch Model Serving Pattern
- Online Learning Model Serving
- Two-Phase Model Pattern
- Pipeline Pattern Model Serving
- Ensemble Model Serving Pattern
- Business Logic Pattern
- Exploring Tensorflow Serving
- Using Ray Serve
- Using BentoML
- Serving ML Models using a Fully Managed Cloud Solution
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Md Johirul Islam is a Data Scientist and Machine Learning Researcher at AWS. He has a PhD in Computer Science and is also an adjunct professor at Purdue University. His expertise are focused on designing explainable, maintainable and robust data science pipeline applying the software design principles and helping organizations deploy Machine Learning models into production at Scale.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Woodford Green, Regno Unito
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Authorized representative: Danielle Hainsey
Diritto di recesso
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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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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.
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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.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, 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
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