MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models on Aws
AWG 146
Prijsdetails
Exclusief verzend- en douanekosten ( Verzend- en douanekosten worden berekend bij het afrekenen )
*Alle artikelen worden geïmporteerd vanuit EU
QTY:
Ubuy zet zich in om uw veiligheid en privacy te beschermen. Ons geavanceerde beveiligingssysteem voor betalingen zorgt voor vertrouwelijkheid door uw gegevens tijdens verzending te versleutelen met AES (Advanced Encryption Standards) en SSL (Secure Socket Layer) protocollen. Uw betalingsgegevens zijn 100% veilig, aangezien wij uw betalingsgegevens niet delen met externe verkopers.
Spoedbestelling
Gratis
retourneren*
Stevig verpakt
100% Origineel product
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Productdetails
- Deploying a machine learning model into a fully realized production system usually requires painstaking work by an operations team creating and managing custom servers. Cloud Native Machine Learning helps you bridge that gap by using the pre-built services provided by cloud platforms like Azure and AWS to assemble your ML system’s infrastructure. Following a real-world use case for calculating taxi fares, you’ll learn how to get a serverless ML pipeline up and running using AWS services. Clear and detailed tutorials show you how to develop reliable, flexible, and scalable machine learning systems without time-consuming management tasks or the costly overheads of physical hardware. about the technologyYour new machine learning model is ready to put into production, and suddenly all your time is taken up by setting up your server infrastructure. Serverless machine learning offers a productivity-boosting alternative. It eliminates the time-consuming operations tasks from your machine learning lifecycle, letting out-of-the-box cloud services take over launching, running, and managing your ML systems. With the serverless capabilities of major cloud vendors handling your infrastructure, you’re free to focus on tuning and improving your models. about the bookCloud Native Machine Learning is a guide to bringing your experimental machine learning code to production using serverless capabilities from major cloud providers. You’ll start with best practices for your datasets, learning to bring VACUUM data-quality principles to your projects, and ensure that your datasets can be reproducibly sampled. Next, you’ll learn to implement machine learning models with PyTorch, discovering how to scale up your models in the cloud and how to use PyTorch Lightning for distributed ML training. Finally, you’ll tune and engineer your serverless machine learning pipeline for scalability, elasticity, and ease of monitoring with the built-in notification tools of your cloud platform. When you’re done, you’ll have the tools to easily bridge the gap between ML models and a fully functioning production system. what's insideExtracting, transforming, and loading datasetsQuerying datasets with SQLUnderstanding automatic differentiation in PyTorchDeploying trained models and pipelines as a service endpointMonitoring and managing your pipeline’s life cycleMeasuring performance improvementsabout the readerFor data professionals with intermediate Python skills and basic familiarity with machine learning. No cloud experience required. about the authorCarl Osipov has spent over 15 years working on big data processing and machine learning in multi-core, distributed systems, such as service-oriented architecture and cloud computing platforms. While at IBM, Carl helped IBM Software Group to shape its strategy around the use of Docker and other container-based technologies for serverless computing using IBM Cloud and Amazon Web Services. At Google, Carl learned from the world’s foremost experts in machine learning and also helped manage the company’s efforts to democratize artificial intelligence. You can learn more about Carl from his blog Clouds With Carl.
| Publisher | Manning Publications |
| Publication date | 1 Mar. 2022 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 250 pages |
| ISBN-10 | 1617297763 |
| ISBN-13 | 978-1617297762 |
| Dimensions | 18.73 x 1.78 x 23.5 cm |
PRODUCTBESCHRIJVING
MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models on Aws
Vragen en antwoorden van klanten
-
vraag:
Hoe kan ik MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models online winkelen bij Ubuy?
antwoord: Het is gemakkelijk om MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models online te winkelen bij Ubuy.. U hoeft alleen maar naar het product te zoeken, uw verzendmethode te kiezen tijdens het afrekenen en het op uw locatie te laten bezorgen. -
vraag:
Is MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models beschikbaar om online te winkelen in Aruba?
antwoord: Ja, bij Ubuy Aruba kun je dit product tegen een redelijke prijs kopen.. De MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models is lokaal niet beschikbaar, maar u kunt ons vertrouwen met onze expresverzendingsdiensten. -
vraag:
Hoe lang duurt het om het product te krijgen na het plaatsen van de bestelling?
antwoord: De levertijd van je bestelde product hangt af van wat je hebt besteld en de verzendmethode die je hebt gekozen.. De geschatte levertijd wordt vermeld tijdens het afrekenen, wees dus zorgeloos tijdens het winkelen.
English edition Carl Osipov Format: Paperback Editorial Review
Klantbeoordelingen en -waardering
-
5 ster
54%
-
4 ster
24%
-
3 ster
22%
-
2 ster
0%
-
1 ster
0%
Beoordeel dit product
Deel uw mening met andere klanten
VERTROUWEN IN HET PLATFORM & KOPERSZEKERHEID
“I have, in fact, had bad experiences on several occasions with service providers or shipping companies from America—definitely—but this is the first and only reputable and reliable company I have encountered so far; huge praise for their work. ”
“Fast shipping and A+ product. ”
“Great Range of Products and Excellent Service. The ordering and delivery process was excellent! I was able to purchase an item that I couldn’t find locally, and everything went smoothly from purchase to delivery. Thank you for the excellent service! ”
“Reliable website, great articles. Timeline Mitopure Urolithin A Supplement Softgels is a wonderful product.”
“Great service from start to finish. ”
WAAROM BIJ ONS WINKELEN
GERELATEERDE PRODUCTEN
Prijsgeschiedenis van het product
Belangrijke informatie
- Beperkingen: voor producten die internationaal worden verzonden, gelieve er rekening mee te houden dat eventuele fabrieksgaranties mogelijk niet geldig zijn; ondersteuningsopties van de fabrikant zijn mogelijk niet beschikbaar; producthandleidingen, instructies en veiligheidswaarschuwingen zijn mogelijk niet in de taal van het land van bestemming; de producten (en bijbehorende materialen) zijn mogelijk niet ontworpen in overeenstemming met de normen, specificaties en etiketteringsvereisten van het land van bestemming; en de producten zijn mogelijk niet in overeenstemming met de voltage- en andere elektriciteitsstandaarden van het land van bestemming (waardoor het gebruik van een adapter of omvormer nodig is, indien van toepassing). De ontvanger is ervoor verantwoordelijk zich ervan te verzekeren dat het product rechtmatig kan worden geïmporteerd naar het land van bestemming. Bij het bestellen bij Ubuy of diens partners geldt de ontvanger als de geregistreerde invoerder en dient zich als zodanig te houden aan alle wetten en voorschriften van het land van bestemming.
- Omdat Ubuy een wereldwijde zoekmachine is, zijn niet alle producten die op Ubuy worden vermeld ook te koop. Producten zijn onderworpen aan wetgeving inzake export en handel.
AWG 146
Bestel nu en ontvang het rond Woensdag, november 18
Dit product is wel in mijn land verkrijgbaar. (Klik op de knop hierboven als dit artikel wel in jouw land verkrijgbaar is. Ons team zal het controleren en aanpassen.)
QTY:
PCI DSS-compliant en ISO 27001:2022-gecertificeerd, met versleutelde betalingen en volledige kopersbescherming bij elke bestelling.
Ubuy-garantie
Ervaar zorgeloos winkelen met 100% originele producten, PCI DSS-conforme betalingsbeveiliging, ISO 27001-gecertificeerde gegevensbescherming, de snelste grensoverschrijdende levering, gratis retourneren *, en veilige verpakking bij elke bestelling.