Ebook MLOps Với Red Hat OpenShift - Phương Pháp Tiếp Cận Dựa Trên Cloud-Native Cho Các Hoạt Động Machine Learning [Ấn Bản Lần 1, Tháng 1/2024] [PDF, EPUB] [9584E]
Xây dựng và quản lý các MLOps pipeline với hướng dẫn thực tế này để sử dụng Red Hat OpenShift Data Science, giải phóng sức mạnh của machine learning workflow.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Nắm bắt MLOps và machine learning project lifecycle thông qua phần giới thiệu khái niệm.
- ✓ Thực hành cung cấp và cấu hình Red Hat OpenShift Data Science.
- ✓ Khám phá model training, deployment, và MLOps pipeline building với hướng dẫn từng bước.
2. Mô tả sách:
MLOps với OpenShift cung cấp những hiểu biết thực tế để triển khai các MLOps workflow trên nền tảng OpenShift năng động. Khi các tổ chức trên toàn thế giới tìm cách khai thác sức mạnh của các hoạt động học máy, cuốn sách này đặt nền tảng cho thành công về MLOps của bạn. Bắt đầu bằng việc khám phá các khái niệm MLOps chính, bao gồm data preparation, model training, và deployment, bạn sẽ chuẩn bị để giải phóng các khả năng của OpenShift, bắt đầu bằng một bài học cơ bản về containers, pods, operators, v.v.
Với nền tảng đã có, bạn sẽ được hướng dẫn về MLOps workflow, khám phá các ứng dụng của các machine learning framework phổ biến để training và testing các mô hình trên platform.
Khi bạn tìm hiểu sâu hơn qua các chương, bạn sẽ tập trung vào nền tảng data science và machine learning nguồn mở, Red Hat OpenShift Data Science và các partner component của nó, chẳng hạn như Pachyderm và Intel OpenVino, để hiểu vai trò của chúng trong việc xây dựng và quản lý các data pipeline, cũng như triển khai và giám sát các mô hình machine learning.
Được trang bị kiến thức toàn diện này, bạn sẽ có thể triển khai các MLOps workflow trên nền tảng OpenShift một cách thành thạo.
3. Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Xây dựng một nền tảng vững chắc về các khái niệm MLOps chính và các phương pháp hay nhất.
- ✓ Khám phá các MLOps workflow, bao gồm model development và training.
- ✓ Triển khai các MLOps workflow hoàn chỉnh trên nền tảng Red Hat OpenShift.
- ✓ Xây dựng các MLOps pipeline để tự động hóa model training và deployment.
- ✓ Khám phá các phương pháp model serving bằng cách sử dụng Seldon và Intel OpenVino.
- ✓ Làm quen với operating data science and machine learning workloads trong OpenShift.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Cuốn sách này dành cho các kỹ sư MLOps và DevOps, data architect và data scientist quan tâm đến việc tìm hiểu nền tảng OpenShift. Đặc biệt, các developer muốn tìm hiểu MLOps và các component của nó sẽ thấy cuốn sách này hữu ích. Cho dù bạn là một machine learning engineer hay software developer, cuốn sách này đóng vai trò là hướng dẫn thiết yếu để xây dựng các machine learning workflow có khả năng mở rộng và hiệu quả trên nền tảng OpenShift.
5. Mục lục:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu về MLOps và OpenShift.
- ✓ Chương 02. Provisioning một MLOps platform trên Cloud.
- ✓ Chương 03. Xây dựng các Machine Learning Model.
- ✓ Chương 04. Nhúng các ML Model vào ứng dụng.
- ✓ Chương 05. Triển khai các ML Model dưới dạng Service.
- ✓ Chương 06. Operating ML workloads.
- ✓ Chương 07. Xây dựng một face detector bằng Red Hat ML Platform.
LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU