Kubeflow for Machine Learning
![Język publikacji: angielski Język publikacji: angielski](https://static01.helion.com.pl/global/flagi/1.png)
- Autorzy:
- Trevor Grant, Holden Karau, Boris Lublinsky
![Kubeflow for Machine Learning Trevor Grant, Holden Karau, Boris Lublinsky - okładka ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki/326x466/e_1ubs.png)
![Kubeflow for Machine Learning Trevor Grant, Holden Karau, Boris Lublinsky - tył okładki ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki-tyl/326x466/e_1ubs.png)
- 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
-
To czwarte, zaktualizowane wydanie znakomitego przewodnika poświęconego zastosowaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów w analizie danych. Dzięki książce dowiesz się wszystkiego, co trzeba wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, znajdowaniu kluczowych spostrzeżeń, prog...
Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV
(83.40 zł najniższa cena z 30 dni)97.30 zł
139.00 zł(-30%) -
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. ...
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)76.30 zł
109.00 zł(-30%) -
Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbio...
Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
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)48.30 zł
69.00 zł(-30%) -
Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie p...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
(107.40 zł najniższa cena z 30 dni)125.30 zł
179.00 zł(-30%) -
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)
34.30 zł
49.00 zł(-30%) -
To książka przeznaczona dla inżynierów, którzy chcą stosować systemy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Zaprezentowano w niej systemy ML używane w szybko rozwijających się startupach, a także przedstawiono holistyczne podejście do ich projektowania ― z...
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
(53.40 zł najniższa cena z 30 dni)62.30 zł
89.00 zł(-30%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(101.40 zł najniższa cena z 30 dni)118.30 zł
169.00 zł(-30%)
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)
250.59 zł
289.00 zł(-13%) -
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...(183.45 zł najniższa cena z 30 dni)
183.25 zł
219.00 zł(-16%) -
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)148.20 zł
179.00 zł(-17%) -
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
-
Keeping up with the Python ecosystem can be daunting. Its developer tooling doesn't provide the out-of-the-box experience native to languages like Rust and Go. When it comes to long-term project maintenance or collaborating with others, every Python project faces the same problem: how to build re...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
209.24 zł
249.00 zł(-16%) -
Bringing a deep-learning project into production at scale is quite challenging. To successfully scale your project, a foundational understanding of full stack deep learning, including the knowledge that lies at the intersection of hardware, software, data, and algorithms, is required.This book il...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
250.70 zł
289.00 zł(-13%) -
Frontend developers have to consider many things: browser compatibility, usability, performance, scalability, SEO, and other best practices. But the most fundamental aspect of creating websites is one that often falls short: accessibility. Accessibility is the cornerstone of any website, and if a...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
208.25 zł
249.00 zł(-16%) -
In this insightful and comprehensive guide, Addy Osmani shares more than a decade of experience working on the Chrome team at Google, uncovering secrets to engineering effectiveness, efficiency, and team success. Engineers and engineering leaders looking to scale their effectiveness and drive tra...(118.15 zł najniższa cena z 30 dni)
121.79 zł
149.00 zł(-18%) -
Data modeling is the single most overlooked feature in Power BI Desktop, yet it's what sets Power BI apart from other tools on the market. This practical book serves as your fast-forward button for data modeling with Power BI, Analysis Services tabular, and SQL databases. It serves as a starting ...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
207.65 zł
249.00 zł(-17%) -
C# is undeniably one of the most versatile programming languages available to engineers today. With this comprehensive guide, you'll learn just how powerful the combination of C# and .NET can be. Author Ian Griffiths guides you through C# 12.0 and .NET 8 fundamentals and techniques for building c...(228.65 zł najniższa cena z 30 dni)
250.94 zł
289.00 zł(-13%) -
Learn how to get started with Futures Thinking. With this practical guide, Phil Balagtas, founder of the Design Futures Initiative and the global Speculative Futures network, shows you how designers and futurists have made futures work at companies such as Atari, IBM, Apple, Disney, Autodesk, Luf...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
156.65 zł
189.00 zł(-17%) -
Augmented Analytics isn't just another book on data and analytics; it's a holistic resource for reimagining the way your entire organization interacts with information to become insight-driven.Moving beyond traditional, limited ways of making sense of data, Augmented Analytics provides a dynamic,...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
182.05 zł
219.00 zł(-17%) -
Learn how to prepare for—and pass—the Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) certification exam. This practical guide serves as both a study guide and point of entry for practitioners looking to explore and adopt cloud native technologies. Adrián González Sánchez ...
Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide
(169.14 zł najniższa cena z 30 dni)177.65 zł
209.00 zł(-15%) -
Python is an excellent way to get started in programming, and this clear, concise guide walks you through Python a step at a time—beginning with basic programming concepts before moving on to functions, data structures, and object-oriented design. This revised third edition reflects the gro...(149.92 zł najniższa cena z 30 dni)
149.82 zł
179.00 zł(-16%)
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
![Loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
![ajax-loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
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.