MLOps权威指南
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作者(美)诺亚·吉夫特,(美)阿尔弗雷多·德萨
出版社机械工业出版社
ISBN9787111724216
出版时间2023-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数384页
定价139元
货号SC:9787111724216
上书时间2024-11-03
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商品详情
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主编推荐:
将模型投入生产是机器学习面临的基本挑战，MLOps提供了一套经过验证的原则，旨在以可靠和自动化的方式解决这个问题。本书将带读者了解MLOps是什么以及它与DevOps的区别，并展示如何将其付诸实践以操作机器学习模型。机器学习工程师或任何熟悉数据科学和Python的人将基于MLOps工具和方法（包括AutoML、监控和日志记录）构建基础，然后学习如何在AWS、微软Azure和谷歌云中实现它们。读者交付机器学习系统的速度越快，就越能专注于试图解决的业务问题。
内容简介:
本书前几章涵盖了DevOps和MLOps的理论和实践，然后介绍了如何设置持续集成和持续交付，接着介绍Kaizen，即对所有事物进行持续改进的想法。与云计算相关的MLOps分为三章，涵盖AWS、Azure 和GCP（谷歌云平台）。之后介绍了机器学习互操作性、构建MLOps命令行工具和微服务。这些主题包括许多具有积极吸引力的很好新兴技术。结尾介绍了一些真实案例研究，以及执行MLOps时面临的挑战。
目录:
第1章 MLOps简介9
1.1 机器学习工程师和MLOps的兴起9
1.2 什么是MLOps11
1.3 DevOps和MLOps12
1.4 MLOps需求层次14
1.5 小结25
练习题25
独立思考和讨论26
第2章 MLOps基础27
2.1 Bash和Linux命令行27
2.2 云端shell开发环境28
2.3 Bash shell和常用命令29
2.4 云计算基础和构建模块32
2.5 云计算入门34
2.6 Python速成课程35
2.7 Python极简教程37
2.8 程序员的数学速成课程39
2.9 机器学习关键概念50
2.10 开展数据科学工作52
2.11 从零开始构建一个MLOps管道54
2.12 小结60
练习题61
独立思考和讨论61
第3章 容器和边缘设备的MLOps63
3.1 容器64
3.2 边缘设备74
3.3 托管机器学习系统的容器82
3.4 小结84
练习题84
独立思考和讨论85
第4章 机器学习模型的持续交付86
4.1 机器学习模型打包87
4.2 机器学习模型持续交付中的基础设施即代码91
4.3 使用云管道97
4.4 小结104
练习题104
独立思考和讨论105
第5章 AutoML和KaizenML106
5.1 AutoML107
5.2
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