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Serverless架構下的AI應用開發(入門實戰與性能優化)

  • 作者：劉宇//田初東//盧萌凱//王仁達|責編:董惠芝
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111707028
  • 出版日期：2022/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：284
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一部指導讀者在Serverless架構下開發、部署和運維機器學習項目的實戰性著作。
    本書由阿里巴巴官方出品，來自阿里雲和螞蟻集團的Serverless產品專家、AI演算法專家、Serverless解決方案架構師、Serverless工具鏈技術負責人聯合撰寫，全方位地梳理和總結了阿里在Serverless架構下的機器學習實戰經驗，得到了企業界和學術界的10余位專家的高度認可。
    具體內容上，本書主要包含如下幾個方面：
    （1）Serverless架構基礎
    詳細介紹了Serverless架構的概念、特點和應用場景，Serverless架構下的應用開發、部署的流程和方法，以及傳統的Web框架如何向Serverless架構遷移和部署，這些都是在Serverless架構下開發和部署應用必備的基礎知識。
    （2）機器學習演算法和機器學習框架在Serverless架構下的應用
    詳細講解了支持向量機、神經網路等各種機器學習常用的演算法和模型，以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4種主流深度學習框架與Serverless架構的結合，為讀者在Serverless架構下開發機器學習應用打下基礎。
    （3）Serverless架構下的機器學習項目實戰
    首先通過幾個實戰案例講解了圖像識別、模型升級、情感分析等機器學習領域的高頻應用的Serverless化，為傳統的AI應用遷移和部署到Serverless架構給出指引；然後通過兩個綜合案例講解了機器學習應用在Serverless架構上從設計、開發、部署到運維的全流程。
    （4）Serverless應用性能優化
    總結了Serverless架構下應用性能優化的方法和經驗，比如冷啟動的優化方案、開發注意事項等。
作者介紹
劉宇//田初東//盧萌凱//王仁達|責編:董惠芝
目錄
序一
序二
序三
序四
序五
前言
第1章  初識Serverless架構
  1.1  Serverless架構的概念
  1.2  Serverless架構的特點
    1.2.1  優勢與價值
    1.2.2  面臨的挑戰
  1.3  Serverless架構的應用場景
第2章  Serverless架構下的應用開發
  2.1  Serverless架構下的應用開發流程
  2.2  與ServerFul應用開發流程對比
  2.3  傳統Web框架部署與遷移
    2.3.1  請求集成方案
    2.3.2  其他方案
  2.4  Serverless應用的開發和部署
    2.4.1  如何開發、部署Serverless應用
    2.4.2  如何對Serverless應用進行調試
    2.4.3  通過開發者工具進行依賴安裝和項目構建
    2.4.4  Serverless架構與CI/CD工具的結合
  2.5  Serverless應用的可觀測性
第3章  機器學習入門
  3.1  什麼是人工智慧
    3.1.1  人工智慧、機器學習和深度學習
    3.1.2  人工智慧的發展
    3.1.3  人工智慧的典型應用場景
  3.2  常用的機器學習演算法
    3.2.1  常見的監督學習演算法
    3.2.2  常見的無監督學習演算法
    3.2.3  其他常見的深度學習模型
第4章  主流機器學習框架與Serverless架構結合
  4.1  scikit-learn與Serverless架構結合
    4.1.1  scikit-learn介紹
    4.1.2  scikit-learn實踐：鳶尾花數據分類
    4.1.3  與Serverless架構結合：文本分類
  4.2  TensorFlow與Serverless架構結合
    4.2.1  TensorFlow介紹
    4.2.2  TensorFlow實踐：基於人工智慧的衣物區分
    4.2.3  與Serverless架構結合：目標檢測系統
  4.3  PyTorch與Serverless架構結合
    4.3.1  PyTorch介紹
    4.3.2  PyTorch實踐：圖像分類系統
    4.3.3  與Serverless架構結合：對姓氏進行分類
  4.4  PaddlePaddle與Serverless架構結合
    4.4.1  PaddlePaddle介紹
    4.4.2  PaddlePaddle實踐：手寫數字識別任務
    4.4.3  與Serverless架構結合：Paddle-OCR項目開發與部署

第5章  Serverless架構下的AI項目實戰
  5.1  Serverless架構下的AI應用
    5.1.1  項目的開發與部署
    5.1.2  冷啟動優化
    5.1.3  訓練與推理性能優化
    5.1.4  模型更新迭代方案
  5.2  模型升級在Serverless架構下的實現與應用
    5.2.1  模型升級迭代需求背景介紹
    5.2.2  貓狗識別項目訓練
    5.2.3  將模型部署到Serverless架構
    5.2.4  用戶反饋與模型迭代
    5.2.5  項目總結
  5.3  人臉識別在Serverless架構下的應用
    5.3.1  人臉識別技術介紹
    5.3.2  人臉識別模型訓練
    5.3.3  人臉識別模型的應用
    5.3.4  項目Serverless化
    5.3.5  項目總結
  5.4  文本情感分析在Serverless架構下的應用
    5.4.1  文本情感分析介紹
    5.4.2  情感分析模型的訓練
    5.4.3  部署到Serverless架構
    5.4.4  項目Serverless化
    5.4.5  項目總結
第6章  基於Serverless架構的智能問答系統
  6.1  需求分析
  6.2  整體設計
    6.2.1  資料庫設計
    6.2.2  原型圖設計
    6.2.3  介面設計
    6.2.4  架構設計
  6.3  項目開發
    6.3.1  項目初始化
    6.3.2  資料庫與表的建設
    6.3.3  管理後台相關能力的配置
    6.3.4  業務邏輯開發
  6.4  項目部署與運維
  6.5  項目預覽
  6.6  項目總結
第7章  基於Serverless架構的人工智慧相冊小程序
  7.1  需求分析
  7.2  整體設計
    7.2.1  資料庫設計
    7.2.2  原型圖設計
    7.2.3  細節設計
    7.2.4  架構設計
  7.3  項目開發
    7.3.1  項目初始化
    7.3.2  小程序開發
    7.3.3  服務端開發

    7.3.4  管理系統開發
  7.4  項目預覽
  7.5  經驗積累
    7.5.1  Web框架與阿里雲函數計算
    7.5.2  如何進行本地調試
第8章  Serverless應用的優化與注意事項
  8.1  函數基礎與資源編排
    8.1.1  函數並不是「函數」
    8.1.2  對無狀態性的認識
    8.1.3  資源評估的重要性
    8.1.4  工作流的加持
  8.2  警惕冷啟動
    8.2.1  雲廠商側的冷啟動優化方案
    8.2.2  開發者側降低冷啟動影響的方案
  8.3  應用開發注意事項
    8.3.1  如何上傳文件
    8.3.2  文件讀寫與持久化方法
    8.3.3  慎用部分Web框架的特性
    8.3.4  應用組成結構注意事項
    8.3.5  如何實現WebSocket
    8.3.6  善於利用平台特性

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