GauabGauab
SınavlarFiyatlandırma
GauabGauab
Yayıncılık + Öğrenme
KitaplarMakalelerSınavlarFiyatlandırmaAndroid appGizlilik PolitikasıŞartlar ve KoşullarHesap Silme
Ücretsiz kitap

MLOps with MLflow and Kubernetes

  1. Ana sayfa
  2. Kitaplar
  3. Mlops with Mlflow and Kubernetes
MLOps with MLflow and Kubernetes
Okuma erişimi

Ücretsiz kitap

İndirmek için giriş yapÇevrimiçi oku

MLflow ve Kubernetes ile # MLOps Deney takibi, model kayıtları, özellik hatları, makine öğrenimi için CI/CD, Kubernetes sunumu, izleme, sürüklenme, yönetişim ve güvenli model kullanıma sunma konularını kapsayan pratik bir MLOps kitabı.

Seviye: intermediateDil: TR TürkçePuan: 0İncelemeler: 0
TeknolojiProgramlama KitaplarıComputer LanguagesAI and Machine LearningDevOps and Platform EngineeringPython BooksAIDevOpsGAUAB AcademyAi Machine LearningPythonPython BooksDevops Platform EngineeringKubernetesMLOpsMLflow
Kitap

Book contents

01Chapter 1: Why Machine Learning Needs Operations02Chapter 2: Datasets, Features, Models, and Artifacts03Chapter 3: Experiment Tracking with MLflow04Chapter 4: Model Registries and Approval Workflows05Chapter 5: Reproducible Training Pipelines06Chapter 6: Feature Stores and Data Versioning07Chapter 7: CI/CD for Machine Learning Projects08Chapter 8: Containerizing Models for Deployment09Chapter 9: Model Serving on Kubernetes10Chapter 10: Batch vs Real-Time Inference11Chapter 11: Monitoring Drift, Quality, and Latency12Chapter 12: Rollback, Shadow Deployment, and Canary Models13Chapter 13: Track and Compare Model Experiments14Chapter 14: Deploy a Model to Kubernetes15Chapter 15: Build a Model Monitoring Dashboard16Chapter 16: Operate a Safe Model Release Process17Appendix E: Deeper Practice and Extra Examples

İncelemeler

Henüz onaylı inceleme yok.

Tartışma

0 yorum

Henüz onaylı yorum yok. Yeni yanıtlar moderasyon bekleyebilir.