- Main
- Computers - Enterprise Computing Systems
- Implementing MLOps in the Enterprise: A...
Implementing MLOps in the Enterprise: A Production-First Approach
Yaron Haviv, Noah Giftროგორ მოგეწონათ ეს წიგნი?
როგორი ხარისხისაა ეს ფაილი?
ჩატვირთეთ, ხარისხის შესაფასებლად
როგორი ხარისხისაა ჩატვირთული ფაილი?
With demand for scaling, real-time access, and other capabilities, businesses need to consider building operational machine learning pipelines. This practical guide helps your company bring data science to life for different real-world MLOps scenarios. Senior data scientists, MLOps engineers, and machine learning engineers will learn how to tackle challenges that prevent many businesses from moving ML models to production.
Authors Yaron Haviv and Noah Gift take a production-first approach. Rather than beginning with the ML model, you’ll learn how to design a continuous operational pipeline, while making sure that various components and practices can map into it. By automating as many components as possible, and making the process fast and repeatable, your pipeline can scale to match your organization’s needs.
You’ll learn how to provide rapid business value while answering dynamic MLOps requirements. This book will help you:
Learn the MLOps process, including its technological and business value
Build and structure effective MLOps pipelines
Efficiently scale MLOps across your organization
Explore common MLOps use cases
Build MLOps pipelines for hybrid deployments, real-time predictions, and composite AI
Build production applications with LLMs and Generative AI, while reducing risks, increasing the efficiency, and fine tuning models
Learn how to prepare for and adapt to the future of MLOps
Effectively use pre-trained models like HuggingFace and OpenAI to complement your MLOps strategy
Authors Yaron Haviv and Noah Gift take a production-first approach. Rather than beginning with the ML model, you’ll learn how to design a continuous operational pipeline, while making sure that various components and practices can map into it. By automating as many components as possible, and making the process fast and repeatable, your pipeline can scale to match your organization’s needs.
You’ll learn how to provide rapid business value while answering dynamic MLOps requirements. This book will help you:
Learn the MLOps process, including its technological and business value
Build and structure effective MLOps pipelines
Efficiently scale MLOps across your organization
Explore common MLOps use cases
Build MLOps pipelines for hybrid deployments, real-time predictions, and composite AI
Build production applications with LLMs and Generative AI, while reducing risks, increasing the efficiency, and fine tuning models
Learn how to prepare for and adapt to the future of MLOps
Effectively use pre-trained models like HuggingFace and OpenAI to complement your MLOps strategy
კატეგორია:
წელი:
2024
გამოცემა:
1
გამომცემლობა:
O'Reilly Media
ენა:
english
გვერდები:
380
ISBN 10:
1098136586
ISBN 13:
9781098136581
ფაილი:
PDF, 4.05 MB
თქვენი თეგები:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2024
1-5 წუთის განმავლობაში ფაილი გადაიგზავნება თქვენს email-ზე.
1-5 წუთში ფაილი გადაცემული იქნება თქვენს Telegram ანგარიშზე.
ყურადღება: დარწმუნდით, რომ თქვენი ანგარიში დაუკავშირეთ Z-Library Telegram ბოტს.
1-5 წუთში ფაილი გადაიცემა თქვენს Kindle მოწყობილობაზე.
შენიშვნა: თქვენ გჭირდებათ ყველა იმ წიგნის ვერიფიკაცია, რომელსაც უგზავნით Kindle-ს. შეამოწმეთ თქვენი ელ.ფოსტა მიიღეთ თუ არა Amazon Kindle Support-ისგან დამადასტურებელი წერილი.
ხორციელდება კონვერტაციის -ში
კონვერტაციის -ში ვერ მოხერხდა
პრემიუმ სტატუსის უპირატესობები
- გაგზავნეთ ელექტრონულ მკითხველებზე
- ჩამოტვირთვის გაზრდილი ლიმიტი
- ფაილების კონვერტაცია
- ძიების მეტი შედეგი
- სხვა უპირატესობები