MLOps, a combination of DevOps, data engineering, and machine learning, is crucial for delivering high-quality machine learning results due to the dynamic nature of machine learning data. This book delves into MLOps, covering its core concepts, components, and architecture, demonstrating how MLOps fosters robust and continuously improving machine learning systems.

By covering the end-to-end machine learning pipeline from data to deployment, the book helps readers implement MLOps workflows. It discusses techniques like feature engineering, model development, A/B testing, and canary deployments. The book equips readers with knowledge of MLOps tools and infrastructure for tasks like model tracking, model governance, metadata management, and pipeline orchestration. Monitoring and maintenance processes to detect model degradation are covered in depth. Readers can gain skills to build efficient CI/CD pipelines, deploy models faster, and make their ML systems more reliable, robust and production-ready.

Overall, the book is an indispensable guide to MLOps and its applications for delivering business value through continuous machine learning and AI.

What you will learn

● Architect robust MLOps infrastructure with components like feature stores.

● Leverage MLOps tools like model registries, metadata stores, pipelines.

● Build CI/CD workflows to deploy models faster and continually.

● Monitor and maintain models in production to detect degradation.

● Create automated workflows for retraining and updating models in production.

Who this book is for

Machine learning specialists, data scientists, DevOps professionals, software development teams, and all those who want to adopt the DevOps approach in their agile machine learning experiments and applications. Prior knowledge of machine learning and Python programming is desired.

Table of Contents

1. Getting Started with MLOps

2. MLOps Architecture and Components

3. MLOps Infrastructure and Tools

4. What are Machine Learning Systems?

5. Data Preparation and Model Development

6. Model Deployment and Serving

7. Continuous Delivery of Machine Learning Models

8. Continual Learning

9. Continuous Monitoring, Logging, and Maintenance

"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.

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We first started out as “The Paperback Exchange,” a chain of physical bookstores where we would part exchange your beloved books for new stories to transport you to faraway places. However, as shopping started to evolve to online shops and marketplaces, we bid our stores goodbye to become “PBShop.” This transition has only allowed us to blossom as we now ship thousands of titles to book lovers across the globe. We pride ourselves in being a community of local book lovers which allows our passion and devotion to shine in everything we do. In 2020 we not only celebrated our 20th birthday but our 1st birthday as being completely employee owned after becoming an E.O.T in September 2019. We are proud to be different and embrace standing apart on a book mountain by working from a virtual inventory which allows us to provide thousands of books that may be difficult to get for your bookshelf or your studies. Working with a number of different suppliers allows us to explore other avenues such as puzzles, sheet music and even stationery so we really do have something for everyone. Life is about being versatile in all realms of existence. If this is your first visit or you are a returning customer, we would like to welcome you to the PBShop family, for there is no friend as loyal as a book. We are a company who put our customers at the centre of everything we do as we understand the importance of reading because once you learn to read, you will forever be free. There are a whole lot of things in this world of ours that we are yet to explore, which is why we will forever inspire curious minds.…

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Mastering MLOps Architecture: From Code to Deployment

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