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Kubeflow學習指南(生產級機器學習系統實現)

  • 作者：(美)Trevor Grant//(加)Holden Karau//(俄)Boris Lublinsky//(美)Richard Liu//Ilan Filonenko|責編:王春華//李忠明|譯者:狄衛華
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111699378
  • 出版日期：2022/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：215
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    如果你正在訓練一個機器學習模型，但不確定如何將其投入生產，本書將協助你完成目標。Kubeflow為模型生命周期的不同階段提供了一系列雲原生工具，從數據探索和特徵準備到模型訓練和模型服務。本書可以幫助數據科學家用Kubeflow構建生產級機器學習實現，並向數據工程師展示了如何使模型具有可伸縮性和可靠性。
    作者使用書中的示例解釋了如何使用Kubeflow在雲端或者本地開發環境中的Kubernetes上訓練機器學習模型併為模型提供服務。
    本書將幫助你：
    理解Kubeflow的設計、核心組件和所能解決的問題。
    使用Kubeflow和流行的工具（包括Scikit-learn、TensorFlow和ApacheSpark）訓練模型。
    使用Kubeflow流水線使模型保持狀態。
    了解如何獲取模型訓練的元數據。
    為超參調優進行訓練。
    了解如何在生產中為模型提供服務。
    探索如何用其他開源工具擴展Kubeflow。
作者介紹
(美)Trevor Grant//(加)Holden Karau//(俄)Boris Lublinsky//(美)Richard Liu//Ilan Filonenko|責編:王春華//李忠明|譯者:狄衛華
目錄
序言
前言
第1章  Kubeflow及其適用對象
  1.1  模型開發生命周期
  1.2  Kubeflow 適合什麼場景
  1.3  為什麼需要容器化
  1.4  為什麼需要 Kubernetes
  1.5  Kubeflow的設計和核心組件
  1.6  Kubeflow的替代方案
  1.7  案例研究
  1.8  總結
第2章  你好，Kubeflow
  2.1  搭建Kubeflow
  2.2  訓練和部署模型
  2.3  超越本地部署
  2.4  總結
第3章  Kubeflow設計：超越基礎
  3.1  中央儀錶盤
  3.2  支持組件
  3.3  總結
第4章  Kubeflow Pipeline
  4.1  Pipeline入門
  4.2  Kubeflow Pipeline組件介紹
  4.3  Pipeline高級主題
  4.4  總結
第5章  數據準備和特徵準備
  5.1  選擇正確的工具
  5.2  本地數據準備和特徵準備
  5.3  分散式工具
  5.4  將其整合到一個Pipeline中
  5.5  將整個notebook作為數據準備Pipeline階段使用
  5.6  總結
第6章  製品和元數據存儲
  6.1  Kubeflow ML Metadata
  6.2  基於Kubeflow的MLflow元數據工具
  6.3  總結
第7章  訓練機器學習模型
  7.1  用TensorFlow構建推薦器
  7.2  部署TensorFlow訓練作業
  7.3  分散式訓練
  7.4  使用scikit-learn訓練模型
  7.5  總結
第8章  模型推斷
  8.1  模型服務
  8.2  模型監控
  8.3  模型更新
  8.4  推理要求概述
  8.5  Kubeflow中的模型推理
  8.6  TensorFlow Serving
  8.7  Seldon Core

  8.8  KFServing
  8.9  總結
第9章  多工具使用案例
  9.1  CT掃描去噪示例
  9.2  共享Pipeline
  9.3  總結
第10章  超參調優和自動化機器學習
  10.1  AutoML概述
  10.2  使用Kubeflow Katib進行超參調優
  10.3  Katib概念
  10.4  安裝Katib
  10.5  運行第一個Katib實驗
  10.6  調優分散式訓練作業
  10.7  神經網路架構搜索
  10.8  Katib的優勢
  10.9  總結
附錄A  Argo執行器配置和權衡
附錄B  特定於雲的工具和配置
附錄C  在應用程序中使用模型服務

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