Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps (English Edition)
Lingua: inglese
Editore: BPB Publications, 2023
- Brossura
- Usato
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- Titolo
- Machine Learning in Production: Master the art of delivering robust Machine Learning solutions with MLOps (English Edition)
- Autore
- Pote, Suhas
- Editore
- BPB Publications
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Very Good
- Rilegatura
- paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9355518102
- ISBN 13
- 9789355518101
- Peso dell'articolo
- 730 grammi
Deploy, manage, and scale Machine Learning models with MLOps effortlessly
Key Features
● Explore several ways to build and deploy ML models in production using an automated CI/CD pipeline.
● Develop and convert ML apps into Android and Windows apps.
● Learn how to implement ML model deployment on popular cloud platforms, including Azure, GCP, and AWS.
Description
‘Machine Learning in Production’ is an attempt to decipher the path to a remarkable career in the field of MLOps. It is a comprehensive guide to managing the machine learning lifecycle from development to deployment, outlining ways in which you can deploy ML models in production.
It starts off with fundamental concepts, an introduction to the ML lifecycle and MLOps, followed by comprehensive step-by-step instructions on how to develop a package for ML code from scratch that can be installed using pip. It then covers MLflow for ML life cycle management, CI/CD pipelines, and shows how to deploy ML applications on Azure, GCP, and AWS. Furthermore, it provides guidance on how to convert Python applications into Android and Windows apps, as well as how to develop ML web apps. Finally, it covers monitoring, the critical topic of machine learning attacks, and A/B testing.
With this book, you can easily build and deploy machine learning solutions in production.
What you will learn
● Master the Machine Learning lifecycle with MLOps.
● Learn best practices for managing ML models at scale.
● Streamline your ML workflow with MLFlow.
● Implement monitoring solutions using whylogs, WhyLabs, Grafana, and Prometheus.
● Use Docker and Kubernetes for ML deployment.
Who this book is for
Whether you are a Data scientist, ML engineer, DevOps professional, Software engineer, or Cloud architect, this book will help you get your machine learning models into production quickly and efficiently.
Table of Contents
1. Python 101
2. Git and GitHub Fundamentals
3. Challenges in ML Model Deployment
4. Packaging ML Models
5. MLflow-Platform to Manage the ML Life Cycle
6. Docker for ML
7. Build ML Web Apps Using API
8. Build Native ML Apps
9. CI/CD for ML
10. Deploying ML Models on Heroku
11. Deploying ML Models on Microsoft Azure
12. Deploying ML Models on Google Cloud Platform
13. Deploying ML Models on Amazon Web Services
14. Monitoring and Debugging
15. Post-Productionizing ML Models
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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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
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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 WeBuyBooks, Rossendale, LANCS, United Kingdom, +44 01706227207, 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:
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- 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.
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