Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing Limited, GB, 2022
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : Rarewaves.com UK, London, Royaume-UniRarewaves.com UK
Vendeur AbeBooks depuis 11 juin 2025
Etat: Neuf
EUR 58,70
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Ajouter au panierItem description from seller
N° de réf. du vendeur LU-9781803237015
- Titre
- Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS
- Auteur
- Mani Khanuja, Farooq Sabir, Shreyas Subramanian, Trenton Potgieter
- Éditeur
- Packt Publishing Limited, GB
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- New
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1803237015
- ISBN à 13 chiffres
- 9781803237015
Build, train, and deploy large machine learning models at scale in various domains such as computational fluid dynamics, genomics, autonomous vehicles, and numerical optimization using Amazon SageMaker.
Key Features
- Understanding the need for High Performance Computing (HPC).
- Build, train, and deploy large ML models with billions of parameters using Amazon SageMaker.
- Best practices and architectures for implementing ML at scale using HPC.
Book Description
Machine Learning (ML) and High Performance Computing (HPC) on AWS run compute intensive workloads across industries and emerging applications. It's use cases can be linked to various verticals like computational fluid dynamics (CFD), genomics, and autonomous vehicles.
The book provides end-to-end guidance starting from HPC concepts for storage and networking. It then goes deeper into part 2, with working examples on how to process large datasets using SageMaker Studio and EMR, build, train, and deploy large models using distributed training. It also covers deploying models to edge devices using SageMaker and IoT Greengrass, and performance optimization of ML models, for low latency use cases.
By the end of this book, you will be able to build, train, and deploy your own large scale ML application, using HPC on AWS, following the industry best practices and addressing the key pain points encountered in the application life cycle.
What you will learn
- Data management, storage, and fast networking for HPC applications
- Analysis and visualization of a large volume of data using Spark
- Train visual transformer model using SageMaker distributed training
- Deploy and manage ML models at scale on cloud and at edge
- Performance optimization of ML models for low latency workloads
- Apply HPC to industry domains like CFD, genomics, AV, and optimization
Who This Book Is For
The book begins with HPC concepts, however, expects you to have prior machine learning knowledge. This book is for ML engineers and Data Scientists, interested in learning advanced topics on using large dataset for training large models using distributed training concepts on AWS, followed by deploying models at scale and performance optimization for low latency use cases. This book is also beneficial for Practitioners in fields such as numerical optimization, computation fluid dynamics, autonomous vehicles, and genomics, who require HPC for applying ML models to applications at scale.
Table of Contents
- High Performance Computing Fundamentals
- Data Management and Transfer
- Compute and Networking
- Data Storage
- Data Analysis
- Distributed Training of Machine Learning Models
- Deploying Machine Learning Models at Scale
- Optimizing and Managing Machine Learning Models for Edge Deployment
- Performance Optimization for Real-time Inference on Cloud
- Visualization
- Computational Fluid Dynamics
- Genomics
- Autonomous Vehicles
- Numerical Optimization
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Farooq Sabir is a research and development expert in machine learning, data science, big data, predictive analytics, computer vision, and image and video processing. He has over 10 years of professional experience.
Shreyas Subramanian helps AWS customers build and fine-tune large-scale machine learning and deep learning models, and rearchitect solutions to help improve the security, scalability, and efficiency of machine learning platforms. He also specializes in setting up massively parallel distributed training, hyperparameter optimization, and reinforcement learning solutions, and provides reusable architecture templates to solve AI and optimization use cases.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Rarewaves.com UK
London, Royaume-Uni
Vendeur AbeBooks depuis 11 juin 2025
Frais d'expédition de Royaume-Uni vers Etats-Unis
| Article | 60 à 60 jours ouvrés | 60 à 60 jours ouvrés |
|---|---|---|
| Premier article | EUR 75,65 | EUR 116,38 |
Modes de paiement
Profil professionnel du vendeur
RAREWAVES.COM LIMITED
Elsley Court, 20-22 Great Titchfield Street
London, Royaume-Uni W1W 8BE
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
Nous pouvons suspendre le remboursement jusqu'à ce que nous ayons reçu les marchandises ou que vous ayez fourni la preuve que vous avez renvoyé les marchandises, en fonction de la première éventualité.
Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à Rarewaves.com UK, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, United Kingdom, sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
- Distribution de journaux, de revues ou de magazines, à l'exception des contrats d'abonnement ; et
- Fourniture d'un contenu numérique qui n'est pas fourni sur un support matériel (par exemple, sur un CD ou un DVD) si vous avez accepté, lors de votre commande, que nous puissions commencer à le livrer et que vous ne puissiez pas exercer votre droit de rétractation une fois la livraison commencée.
Conditions d'expédition
Please note that we do not offer Priority shipping to any country.
We currently do not ship to the below countries:
Russia
Belarus
Ukraine
Please do not attempt to place orders with any of these countries as a ship to address - they will be cancelled.