Kubeflow for Machine Learning
- Autorzy:
- Trevor Grant, Holden Karau, Boris Lublinsky
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 264
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Kubeflow for Machine Learning
If you're training a machine learning model but aren't sure how to put it into production, this book will get you there. Kubeflow provides a collection of cloud native tools for different stages of a model's lifecycle, from data exploration, feature preparation, and model training to model serving. This guide helps data scientists build production-grade machine learning implementations with Kubeflow and shows data engineers how to make models scalable and reliable.
Using examples throughout the book, authors Holden Karau, Trevor Grant, Ilan Filonenko, Richard Liu, and Boris Lublinsky explain how to use Kubeflow to train and serve your machine learning models on top of Kubernetes in the cloud or in a development environment on-premises.
- Understand Kubeflow's design, core components, and the problems it solves
- Understand the differences between Kubeflow on different cluster types
- Train models using Kubeflow with popular tools including Scikit-learn, TensorFlow, and Apache Spark
- Keep your model up to date with Kubeflow Pipelines
- Understand how to capture model training metadata
- Explore how to extend Kubeflow with additional open source tools
- Use hyperparameter tuning for training
- Learn how to serve your model in production
Wybrane bestsellery
-
Odkryj fascynujący świat sztucznej inteligencji (AI) bez zbędnych komplikacji! Ta książka to idealny przewodnik dla każdego, kto chce zrozumieć, jak AI zmienia nasz świat, od podstawowych pojęć po zaawansowane technologie. Dzięki jasnym wyjaśnieniom i przystępnemu językowi, autor demistyfikuje sk...
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki
-
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśni...
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
(40.20 zł najniższa cena z 30 dni)43.55 zł
67.00 zł(-35%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)
31.85 zł
49.00 zł(-35%) -
Ta książka jest przystępnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym. Aby zrozumieć zawartą w niej treść, wystarczy podstawowa umiejętność programowania i znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej. Znalazło się tu omówienie podstawowych pojęć i wyjaśnienie mechanizmów rządzących uczeniem głębok...
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
(39.90 zł najniższa cena z 30 dni)49.50 zł
99.00 zł(-50%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(77.40 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Rosnące możliwości różnych form sztucznej inteligencji niepokoją ludzi od kilkudziesięciu lat. Stopniowo uzależniamy się od ciągłej asysty nowoczesnych technologii, jednak coraz doskonalsze metody uczenia maszynowego, dostępna i potężna moc obliczeniowa korzystająca z niewyobrażalnie wielkich zas...
Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia
(29.40 zł najniższa cena z 30 dni)31.85 zł
49.00 zł(-35%) -
Hone your machine learning skills to unlock robust models with less data through active machine learning. Tame messy datasets, conquer concept drift, and drive ML productivity with Python's active learning toolkit.
Active Machine Learning with Python. Refine and elevate data quality over quantity with active learning Active Machine Learning with Python. Refine and elevate data quality over quantity with active learning
-
Deep Learning for Time Series Cookbook covers several time series problems, and how to tackle them using deep learning in a set of coding recipes. These recipes will enable you to develop accurate forecasting models using the PyTorch ecosystem.
Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
O autorze ebooka
Trevor Grant, Holden Karau, Boris Lublinsky - pozostałe książki
-
Modern systems contain multi-core CPUs and GPUs that have the potential for parallel computing. But many scientific Python tools were not designed to leverage this parallelism. With this short but thorough resource, data scientists and Python programmers will learn how the Dask open source librar...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Serverless computing enables developers to concentrate solely on their applications rather than worry about where they've been deployed. With the Ray general-purpose serverless implementation in Python, programmers and data scientists can hide servers, implement stateful applications, support dir...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Apache Spark is amazing when everything clicks. But if you haven’t seen the performance improvements you expected, or still don’t feel confident enough to use Spark in production, this practical book is for you. Authors Holden Karau and Rachel Warren demonstrate performance optimizati...
High Performance Spark. Best Practices for Scaling and Optimizing Apache Spark High Performance Spark. Best Practices for Scaling and Optimizing Apache Spark
(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)152.15 zł
179.00 zł(-15%) -
When people want a way to process big data at speed, Spark is invariably the solution. With its ease of development (in comparison to the relative complexity of Hadoop), it’s unsurprising that it’s becoming popular with data analysts and engineers everywhere. Beginning with the fund...
Fast Data Processing with Spark 2. Accelerate your data for rapid insight - Third Edition Fast Data Processing with Spark 2. Accelerate your data for rapid insight - Third Edition
Ebooka "Kubeflow for Machine Learning" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "Kubeflow for Machine Learning" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "Kubeflow for Machine Learning" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-920-5007-0, 9781492050070
- Data wydania ebooka:
- 2020-10-13 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 10.6MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 22.0MB
Spis treści ebooka
- Foreword
- Preface
- Our Assumption About You
- Your Responsibility as a Practitioner
- Conventions Used in This Book
- Code Examples
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact the Authors
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- Grievances
- 1. Kubeflow: What It Is and Who It Is For
- Model Development Life Cycle
- Where Does Kubeflow Fit In?
- Why Containerize?
- Why Kubernetes?
- Kubeflows Design and Core Components
- Data Exploration with Notebooks
- Data/Feature Preparation
- Training
- Hyperparameter Tuning
- Model Validation
- Inference/Prediction
- Pipelines
- Component Overview
- Alternatives to Kubeflow
- Clipper (RiseLabs)
- MLflow (Databricks)
- Others
- Introducing Our Case Studies
- Modified National Institute of Standards and Technology
- Mailing List Data
- Product Recommender
- CT Scans
- Conclusion
- 2. Hello Kubeflow
- Getting Set Up with Kubeflow
- Installing Kubeflow and Its Dependencies
- Setting Up Local Kubernetes
- Minikube
- Setting Up Your Kubeflow Development Environment
- Setting up the Pipeline SDK
- Setting up Docker
- Editing YAML
- Getting Set Up with Kubeflow
- Creating Our First Kubeflow Project
- Training and Deploying a Model
- Training and Monitoring Progress
- Test Query
- Going Beyond a Local Deployment
- Conclusion
- 3. Kubeflow Design: Beyond the Basics
- Getting Around the Central Dashboard
- Notebooks (JupyterHub)
- Training Operators
- Kubeflow Pipelines
- Hyperparameter Tuning
- Model Inference
- Metadata
- Component Summary
- Getting Around the Central Dashboard
- Support Components
- MinIO
- Istio
- Knative
- Apache Spark
- Kubeflow Multiuser Isolation
- Conclusion
- 4. Kubeflow Pipelines
- Getting Started with Pipelines
- Exploring the Prepackaged Sample Pipelines
- Building a Simple Pipeline in Python
- Storing Data Between Steps
- Getting Started with Pipelines
- Introduction to Kubeflow Pipelines Components
- Argo: the Foundation of Pipelines
- What Kubeflow Pipelines Adds to Argo Workflow
- Building a Pipeline Using Existing Images
- Kubeflow Pipeline Components
- Advanced Topics in Pipelines
- Conditional Execution of Pipeline Stages
- Running Pipelines on Schedule
- Conclusion
- 5. Data and Feature Preparation
- Deciding on the Correct Tooling
- Local Data and Feature Preparation
- Fetching the Data
- Data Cleaning: Filtering Out the Junk
- Formatting the Data
- Feature Preparation
- Custom Containers
- Distributed Tooling
- TensorFlow Extended
- Keeping your data quality: TensorFlow data validation
- TensorFlow Transform, with TensorFlow Extended on Beam
- TensorFlow Extended
- Distributed Data Using Apache Spark
- Spark operators in Kubeflow
- Reading the input data
- Validating the schema
- Handling missing fields
- Filtering out bad data
- Saving the output
- Distributed Feature Preparation Using Apache Spark
- Putting It Together in a Pipeline
- Using an Entire Notebook as a Data Preparation Pipeline Stage
- Conclusion
- 6. Artifact and Metadata Store
- Kubeflow ML Metadata
- Programmatic Query
- Kubeflow Metadata UI
- Kubeflow ML Metadata
- Using MLflows Metadata Tools with Kubeflow
- Creating and Deploying an MLflow Tracking Server
- Logging Data on Runs
- Using the MLflow UI
- Conclusion
- 7. Training a Machine Learning Model
- Building a Recommender with TensorFlow
- Getting Started
- Starting a New Notebook Session
- TensorFlow Training
- Building a Recommender with TensorFlow
- Deploying a TensorFlow Training Job
- Distributed Training
- Using GPUs
- Using Other Frameworks for Distributed Training
- Training a Model Using Scikit-Learn
- Starting a New Notebook Session
- Data Preparation
- Scikit-Learn Training
- Explaining the Model
- Exporting Model
- Integration into Pipelines
- Conclusion
- 8. Model Inference
- Model Serving
- Model Serving Requirements
- Model Serving
- Model Monitoring
- Model Accuracy, Drift, and Explainability
- Model Monitoring Requirements
- Model Updating
- Model Updating Requirements
- Summary of Inference Requirements
- Model Inference in Kubeflow
- TensorFlow Serving
- Review
- Model serving
- Model monitoring
- Model updating
- Summary
- Review
- Seldon Core
- Designing a Seldon Inference Graph
- Setting up Seldon Core
- Packaging your model
- Creating a SeldonDeployment
- Designing a Seldon Inference Graph
- Testing Your Model
- Python client for Python language wrapped models
- Local testing with Docker
- Serving Requests
- Monitoring Your Models
- Model explainability
- Sentiment prediction model
- US Census income predictor model example
- Outlier and drift detection
- Review
- Model serving
- Model monitoring
- Model updating
- Summary
- KFServing
- Serverless and the Service Plane
- Data Plane
- Example Walkthrough
- Setting up KFServing
- Simplicity and extensibility
- Recommender example
- Peeling Back the Underlying Infrastructure
- Going layer by layer
- Escape hatches
- Debugging an InferenceService
- Debugging performance
- Knative Eventing
- Additional features
- API documentation
- Review
- Model serving
- Model monitoring
- Model updating
- Summary
- Conclusion
- 9. Case Study Using Multiple Tools
- The Denoising CT Scans Example
- Data Prep with Python
- DS-SVD with Apache Spark
- Visualization
- Downloading DRMs
- Recomposing the matrix into denoised images
- The CT Scan Denoising Pipeline
- Spark operation manifest
- The pipeline
- The Denoising CT Scans Example
- Sharing the Pipeline
- Conclusion
- 10. Hyperparameter Tuning and Automated
Machine Learning
- AutoML: An Overview
- Hyperparameter Tuning with Kubeflow Katib
- Katib Concepts
- Installing Katib
- Running Your First Katib Experiment
- Prepping Your Training Code
- Configuring an Experiment
- Running the Experiment
- Katib User Interface
- Tuning Distributed Training Jobs
- Neural Architecture Search
- Advantages of Katib over Other Frameworks
- Conclusion
- A. Argo Executor Configurations and Trade-Offs
- B. Cloud-Specific Tools and Configuration
- Google Cloud
- TPU-Accelerated Instances
- Dataflow for TFX
- Google Cloud
- C. Using Model Serving in Applications
- Building Streaming Applications Leveraging
Model Serving
- Stream Processing Engines and Libraries
- Introducing Cloudflow
- Building Streaming Applications Leveraging
Model Serving
- Building Batch Applications Leveraging Model Serving
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
169.14 zł
199.00 zł(-15%) -
OpenTelemetry is a revolution in observability data. Instead of running multiple uncoordinated pipelines, OpenTelemetry provides users with a single integrated stream of data, providing multiple sources of high-quality telemetry data: tracing, metrics, logs, RUM, eBPF, and more. This practical gu...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
152.15 zł
179.00 zł(-15%) -
Interested in developing embedded systems? Since they don't tolerate inefficiency, these systems require a disciplined approach to programming. This easy-to-read guide helps you cultivate good development practices based on classic software design patterns and new patterns unique to embedded prog...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
If you use Linux in your day-to-day work, then Linux Pocket Guide is the perfect on-the-job reference. This thoroughly updated 20th anniversary edition explains more than 200 Linux commands, including new commands for file handling, package management, version control, file format conversions, an...(92.65 zł najniższa cena z 30 dni)
101.15 zł
119.00 zł(-15%) -
Gain the valuable skills and techniques you need to accelerate the delivery of machine learning solutions. With this practical guide, data scientists, ML engineers, and their leaders will learn how to bridge the gap between data science and Lean product delivery in a practical and simple way. Dav...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
This practical book provides a detailed explanation of the zero trust security model. Zero trust is a security paradigm shift that eliminates the concept of traditional perimeter-based security and requires you to "always assume breach" and "never trust but always verify." The updated edition off...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Decentralized finance (DeFi) is a rapidly growing field in fintech, having grown from $700 million to $100 billion over the past three years alone. But the lack of reliable information makes this area both risky and murky. In this practical book, experienced securities attorney Alexandra Damsker ...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Whether you're a startup founder trying to disrupt an industry or an entrepreneur trying to provoke change from within, your biggest challenge is creating a product people actually want. Lean Analytics steers you in the right direction.This book shows you how to validate your initial idea, find t...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
When it comes to building user interfaces on the web, React enables web developers to unlock a new world of possibilities. This practical book helps you take a deep dive into fundamental concepts of this JavaScript library, including JSX syntax and advanced patterns, the virtual DOM, React reconc...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Kubeflow for Machine Learning Trevor Grant, Holden Karau, Boris Lublinsky (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.