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MLOps mit MLflow und Kubernetes

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Ein praktisches MLOps-Buch über Experimentverfolgung, Modellregistrierungen, Feature-Pipelines, CI/CD für ML, Kubernetes-Bereitstellung, Überwachung, Drift, Governance und sichere Modelleinführung.

Level: intermediateSprache: DE DeutschBewertung: 0Rezensionen: 0

Technologie Programmierbücher Computer Languages AI and Machine Learning DevOps and Platform Engineering Python Books AI DevOps GAUAB Academy Ai Machine Learning Python Python Books Devops Platform Engineering Kubernetes MLOps

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Book contents

01Chapter 1: Why Machine Learning Needs Operations 02Chapter 2: Datasets, Features, Models, and Artifacts 03Chapter 3: Experiment Tracking with MLflow 04Chapter 4: Model Registries and Approval Workflows

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