Distributed Machine Learning Patterns
Langue : anglais
Edité par Manning, 2024
- Éd. originale
- Livre broché
- Neuf
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N° de réf. du vendeur V9781617299025
- Titre
- Distributed Machine Learning Patterns
- Auteur
- Tang, Yuan
- Éditeur
- Manning
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1617299022
- ISBN à 13 chiffres
- 9781617299025
- Édition
- Edition originale
In Distributed Machine Learning Patterns you will learn how to:
- Apply distributed systems patterns to build scalable and reliable machine learning projects
- Construct machine learning pipelines with data ingestion, distributed training, model serving, and more
- Automate machine learning tasks with Kubernetes, TensorFlow, Kubeflow, and Argo Workflows
- Make trade offs between different patterns and approaches
- Manage and monitor machine learning workloads at scale
Distributed Machine Learning Patterns teaches you how to scale machine learning models from your laptop to large distributed clusters. In it, you'll learn how to apply established distributed systems patterns to machine learning projects, and explore new ML-specific patterns as well. Firmly rooted in the real world, this book demonstrates how to apply patterns using examples based in TensorFlow, Kubernetes, Kubeflow, and Argo Workflows. Real-world scenarios, hands-on projects, and clear, practical DevOps techniques let you easily launch, manage, and monitor cloud-native distributed machine learning pipelines.
about the technology
Scaling up models from standalone devices to large distributed clusters is one of the biggest challenges faced by modern machine learning practitioners. Distributing machine learning systems allow developers to handle extremely large datasets across multiple clusters, take advantage of automation tools, and benefit from hardware accelerations. In this book, Kubeflow co-chair Yuan Tang shares patterns, techniques, and experience gained from years spent building and managing cutting-edge distributed machine learning infrastructure.about the book
Distributed Machine Learning Patterns is filled with practical patterns for running machine learning systems on distributed Kubernetes clusters in the cloud. Each pattern is designed to help solve common challenges faced when building distributed machine learning systems, including supporting distributed model training, handling unexpected failures, and dynamic model serving traffic. Real-world scenarios provide clear examples of how to apply each pattern, alongside the potential trade offs for each approach. Once you've mastered these cutting edge techniques, you'll put them all into practice and finish up by building a comprehensive distributed machine learning system.« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
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Conor Kenny
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Informations concernant le droit de rétractation
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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.
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