Private AI with Spark : Design, package, and operate private AI locally using Apache Spark, batch pipelines, and vLLM acceleration
Lingua: inglese
Editore: Gitforgits, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
Condizione: Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - For those who want to build controlled, reproducible AI systems entirely within your own infrastructure, this book is the most practical and implementation-focused trainer. Instead of relying on external APIs or cloud-hosted intelligence services, this book clearly demonstrates how Apache Spark can orchestrate data preparation, model training, batch inference, reporting, and LLM acceleration in a disciplined and transparent way.As the book opens, it swiftly defines private AI, making it clear that external AI calls are not allowed, full ownership of datasets and model assets is imperative, and repeatable runs with traceable outputs are essential. I will use a realistic sample to show you how to build an end-to-end workflow that ingests raw data, normalizes it into a stable schema, trains a baseline classifier, extracts keywords, generates summaries, and produces structured reports. There's no doubt that each step is implemented with clarity and attention to maintainability. You can be sure that logging, manifests, and monitoring are embedded from the start. We implement classic machine learning techniques, vLLM, performance measurement, batch processing patterns, quarantine handling, and structured metrics to make private AI more usable and compete with cloud-based AI.Beyond experimentation, the book transitions seamlessly into packaging and routine execution. It will teach you to bundle multiple stages into a single command workflow, schedule daily or weekly runs, generate compact run reports, and adapt the architecture to new datasets without redesigning the system. It does not promise instant transformation or one-click AI solutions. Instead, it provides a structured path to building a sustainable private AI backbone using Spark as the orchestration layer.Key LearningsNo external AI calls and full control over data, models, and repeatable runs.Stable canonical schema with downstream ML and reusable reporting.Infuse Classic ML with Spark without introducing LLM complexity.Carry out extractive summaries without hallucination risk.Complete traceability through manifests, prompt versions, and run logs.Implement data and batch flow, along with fast inference using vLLM.Extract inspectable data and surface out the hidden errors using quarantine tables.Measure and store performance for every run with stakeholder reporting.Design single-command pipeline with clear configs to build repeatable AI.Table of ContentUp and Running with Private AIData Workflows using Spark DataFramesPowerful NLP without LLMBatch Inference and Practical OutputsSmart SummariesBoosting with vLLM IntegrationPackaging Private AI.…
Codice articolo 9789349174160
- Titolo
- Private AI with Spark : Design, package, and operate private AI locally using Apache Spark, batch pipelines, and vLLM acceleration
- Autore
- Ryein Twardo
- Editore
- Gitforgits
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9349174162
- ISBN 13
- 9789349174160
- Peso dell'articolo
- 320 grammi
- Dimensioni
- 235x191x9 mm
For those who want to build controlled, reproducible AI systems entirely within your own infrastructure, this book is the most practical and implementation-focused trainer. Instead of relying on external APIs or cloud-hosted intelligence services, this book clearly demonstrates how Apache Spark can orchestrate data preparation, model training, batch inference, reporting, and LLM acceleration in a disciplined and transparent way.
As the book opens, it swiftly defines private AI, making it clear that external AI calls are not allowed, full ownership of datasets and model assets is imperative, and repeatable runs with traceable outputs are essential. I will use a realistic sample to show you how to build an end-to-end workflow that ingests raw data, normalizes it into a stable schema, trains a baseline classifier, extracts keywords, generates summaries, and produces structured reports. There's no doubt that each step is implemented with clarity and attention to maintainability. You can be sure that logging, manifests, and monitoring are embedded from the start. We implement classic machine learning techniques, vLLM, performance measurement, batch processing patterns, quarantine handling, and structured metrics to make private AI more usable and compete with cloud-based AI.
Beyond experimentation, the book transitions seamlessly into packaging and routine execution. It will teach you to bundle multiple stages into a single command workflow, schedule daily or weekly runs, generate compact run reports, and adapt the architecture to new datasets without redesigning the system. It does not promise instant transformation or one-click AI solutions. Instead, it provides a structured path to building a sustainable private AI backbone using Spark as the orchestration layer.
Key Learnings
- No external AI calls and full control over data, models, and repeatable runs.
- Stable canonical schema with downstream ML and reusable reporting.
- Infuse Classic ML with Spark without introducing LLM complexity.
- Carry out extractive summaries without hallucination risk.
- Complete traceability through manifests, prompt versions, and run logs.
- Implement data and batch flow, along with fast inference using vLLM.
- Extract inspectable data and surface out the hidden errors using quarantine tables.
- Measure and store performance for every run with stakeholder reporting.
- Design single-command pipeline with clear configs to build repeatable AI.
Table of Content
- Up and Running with Private AI
- Data Workflows using Spark DataFrames
- Powerful NLP without LLM
- Batch Inference and Practical Outputs
- Smart Summaries
- Boosting with vLLM Integration
- Packaging Private AI
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(1)Si applica il diritto tedesco. Nel caso dei consumatori, questa scelta di legge si applica solo nella misura in cui ciò non revochi la protezione offerta dalle disposizioni imperative della legge dello Stato di residenza abituale del consumatore (principio di favorevolezza).
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Informazioni sulla conclusione del contratto
Le fasi tecniche per la conclusione del contratto, la conclusione del contratto stesso e le opzioni di correzione sono eseguite in conformità con le disposizioni "Conclusione del contratto" delle nostre Condizioni Generali (Parte I.). -
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ultimo aggiornamento: 07/12/2017
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ultimo aggiornamento: 25/04/2018