Machine Learning Engineering with Python: Manage the lifecycle of machine learning models using MLOps with practical examples
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing (edition 2), 2023
- Livre broché
- Neuf

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N° de réf. du vendeur 1837631964-10-1
- Titre
- Machine Learning Engineering with Python: Manage the lifecycle of machine learning models using MLOps with practical examples
- Auteur
- Andrew P. McMahon
- Éditeur
- Packt Publishing (edition 2)
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- New
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1837631964
- ISBN à 13 chiffres
- 9781837631964
- Édition
- 2.
Transform your machine learning projects into successful deployments with this practical guide on how to build and scale solutions that solve real-world problems
Includes a new chapter on generative AI and large language models (LLMs) and building a pipeline that leverages LLMs using LangChain
Key Features
- This second edition delves deeper into key machine learning topics, CI/CD, and system design
- Explore core MLOps practices, such as model management and performance monitoring
- Build end-to-end examples of deployable ML microservices and pipelines using AWS and open-source tools
Book Description
Machine Learning Engineering with Python, 2nd Edition, is the practical guide that MLOps and ML engineers need to build robust solutions to solve real-world problems, providing you with the skills and knowledge you need to stay ahead in this rapidly evolving field.
The book takes a hands-on, examples-focused approach providing essential technical concepts, implementation patterns, and development methodologies. You’ll go from understanding the key steps of the machine learning development lifecycle to building and deploying robust machine learning solutions. Once you’ve mastered the basics, you’ll get hands-on with deployment architectures and discover methods for scaling up your solutions.
This edition goes deeper into ML engineering and MLOps, with a sharper focus on ML. You’ll take CI/CD further with continuous training and testing and go in-depth into data and concept drift.
With a new generative AI chapter, explore Hugging Face, PyTorch, and GitHub Copilot, and consume an LLM via an API using LangChain. You’ll also cover deep learning considerations regarding workflow, hardware, and scaling up workloads, as well as orchestrating workflows with Airlfow and Kafka. And take advantage of ZenML as an open-source option for pipelining dataflows, and take deployment further with canary, blue, and green deployments.
What you will learn
- Plan and manage stages of machine learning development projects
- Explore ANNs, DNNs, and LLMs, and get to grips with the rise of generative AI in MLOps
- Use Python to package your own ML tools and scale up solutions with Apache Spark, Kubernetes, and Apache Airflow
- Use AutoML for hyperparameter tuning
- Detect drift and build robust mechanisms into your solutions
- Supercharge your error handling with robust control flows and vulnerability scanning
- Host and build an ML microservice using AWS and Flask
Who This Book Is For
This book is designed for MLOps and ML engineers, data scientists, and software developers who want to build robust solutions that use machine learning to solve real-world problems. If you’re not a developer but want to manage or understand the product lifecycle of these systems, you’ll also find this book useful. It assumes a basic knowledge of machine learning concepts and intermediate programming experience in Python. With its focus on practical skills and real-world examples, this book is an essential resource for anyone looking to advance their machine learning engineering career.
Table of Contents
- Introduction to Machine Learning Engineering
- The ML Development Process
- From Model-to-Model Factory - Training Systems
- Packaging Up
- Deployment Patterns and Tools
- Scaling Up
- Deep Learning, Generative AI and LLMOps Learning Use Case
- Building an example ML microservice
- Building an Extract Transform Machine Learning Use Case
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
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Spécialité
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228 Park Ave S Suite 38827
New York, NY Etats-Unis 10003
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 BooksRun, Philadelphia, Pennsylvania, U.S.A., 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 :
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- 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.