Kubeflow Operations Guide
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 304
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: Kubeflow Operations Guide
Building models is a small part of the story when it comes to deploying machine learning applications. The entire process involves developing, orchestrating, deploying, and running scalable and portable machine learning workloads--a process Kubeflow makes much easier. This practical book shows data scientists, data engineers, and platform architects how to plan and execute a Kubeflow project to make their Kubernetes workflows portable and scalable.
Authors Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen, and Austin Harris demonstrate how this open source platform orchestrates workflows by managing machine learning pipelines. You'll learn how to plan and execute a Kubeflow platform that can support workflows from on-premises to cloud providers including Google, Amazon, and Microsoft.
- Dive into Kubeflow architecture and learn best practices for using the platform
- Understand the process of planning your Kubeflow deployment
- Install Kubeflow on an existing on-premises Kubernetes cluster
- Deploy Kubeflow on Google Cloud Platform step-by-step from the command line
- Use the managed Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) to deploy Kubeflow on AWS
- Deploy and manage Kubeflow across a network of Azure cloud data centers around the world
- Use KFServing to develop and deploy machine learning models
Wybrane bestsellery
-
Niniejsza książka jest przydatnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym i sieciach neuronowych. Zawiera praktyczne informacje, które doceni każdy programista stawiający pierwsze kroki w tej dziedzinie. Przedstawiono tu podstawy deep learningu i wyjaśniono takie pojęcia, jak strojenie sieci, wielową...(24.90 zł najniższa cena z 30 dni)
38.50 zł
77.00 zł(-50%) -
Although interest in machine learning has reached a high point, lofty expectations often scuttle projects before they get very far. How can machine learning—especially deep neural networks—make a real difference in your organization? This hands-on guide not only provides the most prac...(186.15 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
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
(71.20 zł najniższa cena z 30 dni)57.84 zł
89.00 zł(-35%) -
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 jest adresowana do wszystkich, którzy chcą budować, rozwijać i skalować systemy NLP w środowisku biznesowym, a także dostosowywać je do swojej branży. Opisuje tworzenie rzeczywistych aplikacji NLP. Omawia pełny cykl życia typowego projektu NLP, od zbierania danych po wdrożenie i monitorow...
Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP
Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, Harshit Surana
(65.40 zł najniższa cena z 30 dni)70.85 zł
109.00 zł(-35%) -
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)116.35 zł
179.00 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%) -
Sztuczna inteligencja staje się powoli nieodzownym składnikiem naszego życia. Przeszła długą drogę od modnego hasła pojawiającego się głównie w specjalistycznych publikacjach do technologii mającej realny wpływ na naszą codzienność. Z każdym dniem lepiej radzi sobie z coraz bardziej zaawansowanym...(41.40 zł najniższa cena z 30 dni)
55.20 zł
69.00 zł(-20%)
O autorze ebooka
Josh Patterson jest uznanym autorytetem w dziedzinie przetwarzania wielkich ilości danych, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Aktywnie działa na rzecz tworzenia otwartego oprogramowania, uczestniczy w takich projektach jak DL4J, Apache Mahout, Metronome, IterativeReduce, openPDC i JMotif
Ebooka "Kubeflow Operations Guide" 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 Operations Guide" 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 Operations Guide" 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:
- 978-14-920-5322-4, 9781492053224
- Data wydania ebooka:
- 2020-12-04 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:
- 7.7MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 19.2MB
Spis treści ebooka
- Preface
- What Is in This Book?
- Who Is This Book For?
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- Josh
- Michael
- Austin
- 1. Introduction to Kubeflow
- Machine Learning on Kubernetes
- The Evolution of Machine Learning in Enterprise
- Its Harder Than Ever to Run Enterprise Infrastructure
- Identifying Next-Generation Infrastructure (NGI) Core Principles
- Kubernetes for Production Application Deployment
- Enter: Kubeflow
- What Problems Does Kubeflow Solve?
- Origin of Kubeflow
- Who Uses Kubeflow?
- Team alignment for the line of business, DevOps, data engineering, and data science
- Machine Learning on Kubernetes
- Common Kubeflow Use Cases
- Running Notebooks on GPUs
- Advantages of notebooks on GPUs
- Team alignment for notebooks on GPUs
- Running Notebooks on GPUs
- Shared Multitenant Machine Learning Environment
- Advantages of on-premise multitenant environment
- Team alignment
- Building a Transfer Learning Pipeline
- Advantages of running computer vision pipeline on Kubeflow
- Team alignment for computer vision pipeline
- Deploying Models to Production for Application Integration
- Advantages of deploying models to production on Kubeflow
- Team alignment for model deployment
- Components of Kubeflow
- Machine Learning Tools
- TensorFlow training and TFJob
- Keras
- Machine Learning Tools
- Applications and Scaffolding
- Kubeflow UI
- Jupyter Notebooks
- Jupyter Notebook integration with Kubeflow
- Operators for machine learning frameworks
- Metadata and artifacts
- Hyperparameter tuning
- Pipelines
- Basic Kubeflow Pipeline concepts
- Machine Learning Model Inference Serving with KFServing
- Platforms and Clouds
- Public clouds
- Managed Kubernetes in the cloud
- Public clouds
- On-premise
- Local
- Summary
- 2. Kubeflow Architecture and Best Practices
- Kubeflow Architecture Overview
- Kubeflow and Kubernetes
- Ways to Run a Job on Kubeflow
- Machine Learning Metadata Service
- Artifact Storage
- Istio Operations in Kubeflow
- Istio and KFServing
- Kubeflow Architecture Overview
- Kubeflow Multitenancy Architecture
- Multitenancy and Isolation
- Multiuser Architecture
- Multiuser Authorization Flow
- Kubeflow Profiles
- Multiuser Isolation
- Notebook Architecture
- Notebook Server Launcher UI
- Notebook Controller
- Pipelines Architecture
- Kubeflow Best Practices
- Managing Job Dependencies
- Building a custom notebook Docker image
- Managing Job Dependencies
- Using GPUs
- Using GPUs with notebooks
- Validating that notebook code is using the GPU
- Experiment Management
- Install the metadata SDK
- Basic metadata SDK usage
- Summary
- 3. Planning a Kubeflow Installation
- Security Planning
- Components That Extend the Kubernetes API
- Components Running Atop Kubernetes
- Background and Motivation
- Kubeflow and Deployed Applications
- Integration
- Security Planning
- Users
- Profiling Users
- Varying Skillsets
- Workloads
- Cluster Utilization
- Data Patterns
- Dedicated versus transient
- GPU Planning
- Planning for GPUs
- GPU use cases
- GPU anti-use cases
- Planning for GPUs
- Models that Benefit from GPUs
- Distributed versus multi-GPU training
- Infrastructure Planning
- Kubernetes Considerations
- On-Premise
- The Nvidia DGX
- Datacenter considerations
- Cloud
- Placement
- Container Management
- Serverless Container Operations with Knative
- Sizing and Growing
- Forecasting
- Storage
- Scaling
- Summary
- 4. Installing Kubeflow On-Premise
- Kubernetes Operations from the Command Line
- Installing kubectl
- Installing kubectl on macOS
- Understanding kubectl and contexts
- Getting the current context
- Adding clusters to our context file
- Switching contexts
- Installing kubectl
- Using kubectl
- Getting running services
- Get cluster information
- Get currently running jobs
- Kubernetes Operations from the Command Line
- Using Docker
- Basic Docker install
- Basic Docker commands
- Using Docker to build TensorFlow containers
- Basic Install Process
- Installing On-Premise
- Considerations for Building Kubernetes Clusters
- Gateway Host Access to Kubernetes Cluster
- Active Directory Integration and User Management
- Kubernetes, kubectl, and Active Directory
- Kerberos Integration
- Storage Integration
- Thinking about Kubeflow job bandwidth
- Common access storage patterns with Kubeflow jobs
- Options for Kubeflow storage
- Persistent volume claims and Kubeflow storage
- Installing On-Premise
- Container Management and Artifact Repositories
- Setting up an internal container repository
- Accessing and Interacting with Kubeflow
- Common Command-Line Operations
- Accessible Web UIs
- Installing Kubeflow
- System Requirements
- Set Up and Deploy
- Summary
- 5. Running Kubeflow on Google Cloud
- Overview of the Google Cloud Platform
- Storage
- Google Cloud Identity-Aware Proxy
- Google Cloud Security and the Cloud Identity-Aware Proxy
- Authentication
- Authorization
- GCP Projects for Application Deployments
- GCP Service Accounts
- Signing Up for Google Cloud Platform
- Overview of the Google Cloud Platform
- Installing the Google Cloud SDK
- Update Python
- Download and Install Google Cloud SDK
- Installing Kubeflow on Google Cloud Platform
- Create a Project in the GCP Console
- Enabling APIs for a Project
- Set Up OAuth for GCP Cloud IAP
- Set up the OAuth consent screen
- Configuring the Credentials tab
- Deploy Kubeflow Using the Command-Line Interface
- Creating user credentials
- Create required environment variables
- Set up kfctl
- Set up environment variables for kfctl
- Setting the ZONE environment variable
- Setting the PROJECT environment variable
- Set GCloud configuration variables
- Setting the CONFIG environment variable
- Setting the Kubeflow deployment environment variables
- Kubeflow deployment with kfctl
- Confirm Kubeflow deployment
- Accessing the Kubeflow UI Post-Installation
- Getting the ingress URI for your deployment
- Summary
- 6. Running Kubeflow on Amazon Web Services
- Overview of Amazon Web Services
- Storage
- Amazon Storage Pricing
- Amazon Cloud Security
- AWS Compute Services
- Managed Kubernetes on EKS
- Overview of Amazon Web Services
- Signing Up for Amazon Web Services
- Installing the AWS CLI
- Update Python
- Install the AWS CLI
- Configuring AWS CLI
- Kubeflow on Amazon Web Services
- Installing kubectl
- Install the eksctl CLI for Amazon EKS
- Install AWS IAM Authenticator
- Install jq
- Using Managed Kubernetes on Amazon EKS
- Create an EKS Service Role
- Create an AWS VPC
- Creating EKS Clusters
- Deploying an EKS Cluster with eksctl
- Understanding the Deployment Process
- Kubeflow Configuration and Deployment
- Download and configure kfctl
- Deploy Kubeflow to EKS
- Confirm EKS Deployment
- Kubeflow Configuration and Deployment
- Customize the Kubeflow Deployment
- Customize Authentication
- Resizing EKS Clusters
- Deleting EKS Clusters
- Adding Logging
- Troubleshooting Deployments
- Summary
- 7. Running Kubeflow on Azure
- Overview of the Azure Cloud Platform
- Key Azure Components
- Storage on Azure
- File storage
- Disk storage
- Blob Storage
- Azure Data Lake Storage Gen2
- Archive storage
- Avere vFXT
- The Azure Security Model
- Authentication and authorization
- Overview of the Azure Cloud Platform
- Service Accounts
- Resources and Resource Groups
- Azure Virtual Machines
- Containers and Managed Azure Kubernetes Services
- The Azure CLI
- Installing the Azure CLI
- macOS install
- Windows install
- Debian and Ubuntu (x86_64)
- Installing the Azure CLI
- Installing Kubeflow on Azure Kubernetes
- Azure Login and Configuration
- Create an AKS Cluster for Kubeflow
- Creating an Azure resource group
- Creating an AKS cluster for Kubeflow
- Kubeflow Installation
- Get Azure credentials
- Download, install, and configure kfctl
- Set up environment variables for kfctl
- Setting the CONFIG environment variable
- Setting the Kubeflow deployment environment variables
- Kubeflow deployment with kfctl
- Confirm Kubeflow deployment
- Authorizing Network Access to Deployment
- Summary
- 8. Model Serving and Integration
- Basic Concepts of Model Management
- Understanding Training Models Versus Model Inference
- Building an Intuition for Model Integration
- Scaling Model Inference Throughput
- Developing example inference-per-second forecasts
- Model Management
- Basic Concepts of Model Management
- Introduction to KFServing
- Advantages of Using KFServing
- Core Concepts in KFServing
- InferenceService
- Endpoint
- Predictor
- Explainer
- Transformers
- Leveraging canarying with KFServing
- Outlier detection
- Concept drift
- Supported Pre-Built Model Servers
- InferenceService and storage provider support
- Google Cloud Storage
- S3-compatible object storage
- Azure Blob Storage
- Local container filesystem
- Persistent volume claim
- InferenceService and storage provider support
- KFServing Security Model
- Managing Models with KFServing
- Installing KFServing on a Kubernetes Cluster
- Installing KFServing standalone on Minikube
- Installing KFServing on a Kubernetes Cluster
- Deploying a Model on KFServing
- Deploying a Python TensorFlow model as an InferenceService
- Deploy InferenceService with custom model serving strategy
- Managing Model Traffic with Canarying
- Deploying a Custom Transformer
- Roll Back a Deployed Model
- Removing a Deployed Model
- Summary
- A. Infrastructure Concepts
- Public Key Infrastructure
- Authentication
- Kubeflow and Authentication
- Authorization
- Authorization and Role-Based Access Control
- Lightweight Directory Access Protocol
- Kerberos
- Transport Layer Security
- X.509 Cert
- Webhook
- Active Directory
- Identity Providers
- Identity-Aware Proxy (IAP)
- IAP and Google Cloud Platform
- OAuth
- OpenID Connect
- End-User Authentication with JWT
- Simple and Protected GSS_API Negotiation Mechanism
- Dex: A Federated OpenID Connect Provider
- Dex and Kerberos
- Service Accounts
- The Control Plane
- Options for Securing the Control Plane
- B. An Overview of Kubernetes
- Core Kubernetes Concepts
- Pod
- Object Spec and Status
- Describing a Kubernetes Object
- Submitting Containers to Kubernetes
- Kubernetes Resource Model
- Custom Resources, Controllers, and Operators
- Custom Controllers
- Custom Resource Definition
- Core Kubernetes Concepts
- C. Istio Operations and Kubeflow
- Service Mesh Management with Istio
- Istio Architecture
- Control plane
- Data plane
- Istio Architecture
- Traffic Management
- Virtual services
- Destination rules
- Gateways
- Service Mesh Management with Istio
- Istio Security Architecture
- Policies
- Istio identity
- Istio authentication
- Istio Authorization and Role-Based Access Control
- Authorization policies
- ServiceRole
- ServiceRoleBinding
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
Software as a service (SaaS) is on the path to becoming the de facto model for building, delivering, and operating software solutions. Adopting a multi-tenant SaaS model requires builders to take on a broad range of new architecture, implementation, and operational challenges. How data is partiti...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
Great engineers don't necessarily make great leaders—at least, not without a lot of work. Finding your path to becoming a strong leader is often fraught with challenges. It's not easy to figure out how to be strategic, successful, and considerate while also being firm. Whether you're on the...(118.15 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
Data science happens in code. The ability to write reproducible, robust, scaleable code is key to a data science project's success—and is absolutely essential for those working with production code. This practical book bridges the gap between data science and software engineering,and clearl...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
With the massive adoption of microservices, operators and developers face far more complexity in their applications today. Service meshes can help you manage this problem by providing a unified control plane to secure, manage, and monitor your entire network. This practical guide shows you how th...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
Get practical advice on how to leverage AI development tools for all stages of code creation, including requirements, planning, design, coding, debugging, testing, and documentation. With this book, beginners and experienced developers alike will learn how to use a wide range of tools, from gener...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
164.25 zł
219.00 zł(-25%) -
Rust's popularity is growing, due in part to features like memory safety, type safety, and thread safety. But these same elements can also make learning Rust a challenge, even for experienced programmers. This practical guide helps you make the transition to writing idiomatic Rust—while als...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
164.25 zł
219.00 zł(-25%) -
Advance your Power BI skills by adding AI to your repertoire at a practice level. With this practical book, business-oriented software engineers and developers will learn the terminologies, practices, and strategy necessary to successfully incorporate AI into your business intelligence estate. Je...(211.65 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%) -
Microservices can be a very effective approach for delivering value to your organization and to your customers. If you get them right, microservices help you to move fast by making changes to small parts of your system hundreds of times a day. But if you get them wrong, microservices will just ma...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
211.65 zł
249.00 zł(-15%) -
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)
177.65 zł
209.00 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 Operations Guide Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen, Austin Harris (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.