- Main
- Computers - Computer Science
- Kubeflow for Machine Learning: From Lab...
Kubeflow for Machine Learning: From Lab to Production
Trevor Grant, Holden Karau, Boris Lublinsky, Richard Liu, Ilan Filonenkoكم أعجبك هذا الكتاب؟
ما هي جودة الملف الذي تم تنزيله؟
قم بتنزيل الكتاب لتقييم الجودة
ما هي جودة الملفات التي تم تنزيلها؟
If you're training a machine learning model but aren't sure how to put it into production, this book will get you there. Kubeflow provides a collection of cloud native tools for different stages of a model's lifecycle, from data exploration, feature preparation, and model training to model serving. This guide helps data scientists build production-grade machine learning implementations with Kubeflow and shows data engineers how to make models scalable and reliable.
Using examples throughout the book, authors Holden Karau, Trevor Grant, Ilan Filonenko, Richard Liu, and Boris Lublinsky explain how to use Kubeflow to train and serve your machine learning models on top of Kubernetes in the cloud or in a development environment on-premises.
• Understand Kubeflow's design, core components, and the problems it solves
• Understand the differences between Kubeflow on different cluster types
• Train models using Kubeflow with popular tools including Scikit-learn, TensorFlow, and Apache Spark
• Keep your model up to date with Kubeflow Pipelines
• Understand how to capture model training metadata
• Explore how to extend Kubeflow with additional open source tools
• Use hyperparameter tuning for training
• Learn how to serve your model in production
Using examples throughout the book, authors Holden Karau, Trevor Grant, Ilan Filonenko, Richard Liu, and Boris Lublinsky explain how to use Kubeflow to train and serve your machine learning models on top of Kubernetes in the cloud or in a development environment on-premises.
• Understand Kubeflow's design, core components, and the problems it solves
• Understand the differences between Kubeflow on different cluster types
• Train models using Kubeflow with popular tools including Scikit-learn, TensorFlow, and Apache Spark
• Keep your model up to date with Kubeflow Pipelines
• Understand how to capture model training metadata
• Explore how to extend Kubeflow with additional open source tools
• Use hyperparameter tuning for training
• Learn how to serve your model in production
الفئات:
عام:
2020
الإصدار:
1
الناشر:
O'Reilly Media
اللغة:
english
الصفحات:
264
ISBN 10:
1492050121
ISBN 13:
9781492050124
ملف:
PDF, 13.95 MB
الشعارات الخاصة بك:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2020
إقرأ علي الإنترنت
- تحميل
- pdf 13.95 MB Current page
- Checking other formats...
- حول إلى
- قم بإلغاء حظر تحويل الملفات التي يزيد حجمها عن 8 ميجابايتPremium
سيتم إرسال الملف إلى عنوان بريدك الإلكتروني. قد يستغرق الأمر ما يصل إلى 1-5 دقائق قبل استلامه.
في غضون 1-5 دقائق ، سيتم تسليم الملف إلى حساب Telegram الخاص بك.
برجاء الإنتباه: تأكد من ربط حسابك ببوت Z-Library Telegram.
في غضون 1-5 دقائق ، سيتم تسليم الملف إلى جهاز Kindle الخاص بك.
ملاحظة: أنت بحاجة للتحقق من كل كتاب ترسله إلى Kindle. تحقق من صندوق بريدك الإلكتروني بحثًا عن رسالة تأكيد بالبريد الإلكتروني من Amazon Kindle Support.
جاري التحويل إلى
التحويل إلى باء بالفشل
مميزات الحساب المميز
- أرسل إلى القراء الإلكترونيين
- زيادة حد التنزيل
- حول الملفات
- المزيد من نتائج البحث
- مميزات أخري