Мікросервіси для машинного навчання: проектувати, впровадити та керувати високими
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 10
Приобретая «Микросервисы для машинного обучения: проектирование, реализация и управление высоким PRF», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «Базы данных» вы получите в срок 5-7 дней после оплаты. Товар будет доставлен из Европы, проверен на целостность, иметь европейское качество.
Мікросервіси для машинного навчання: проектувати, впровадити та керувати високоефективними ML-системами з мікросервісами
Розширення можливостей інновацій AI: Злиття мікросервісів та ML? Завдяки цій книзі ви навчитесь будувати масштабовані системи, розуміючи модульні принципи побудови програмного забезпечення. Ви також відкриєте алгоритми та інструменти ML, такі як TensorFlow та Pythorch для розширених моделей розробки. Він створює фундамент у відбитках мікросервісів та основних концепцій ML, перш ніж зануритися в практику. Ви дізнаєтесь, як розробити ML-специфічні мікросервіси, реалізувати їх за допомогою рамок, таких як колба, і контейнерні їх за допомогою Docker для скалальності. Досліджуються стратегії управління даними для ML, включаючи методи прийому в режимі реального часу та версії даних. Ця книга також стосується найважливіших аспектів забезпечення мікросервісів ML та використання практик CI/CD для впорядкування розробки та розгортання. Нарешті, ви виявите, що в реальному світі використовується випадок, що демонструє, як ML Microversices оглядає різні галузі, поряд із проблисками у захоплюючих майбутніх тенденціях, що формують це поле, що розвивається. Ви дізнаєтесь, як H практичні приклади на Java та Python. Ця книга поєднує інженерію програмного забезпечення та AI, направляючи читачів за допомогою сучасних проблем з розробкою. Це посібник для інноваторів, підвищення ефективності та ведення шляху до майбутнього вражаючих технологічних рішень. Що ви дізнаєтесь? Оволодіння принципами архітектури мікросервісів для масштабованого дизайну програмного забезпечення. Розгорніть ML Microversices за допомогою хмарних платформ, таких як Azure для Scalaboery. ? Забезпечити безпеку ML Microverices з найкращою практикою шифрування даних та контролю доступу.? Використовуйте Docker та Kubernetes для ефективної контейнерності та оркестрації мікросервісу. Впровадити трубопроводи CI/CD [...]
- Автор: Рохіт Раджан
- Видавець: BPB Публікації
- Рік публікації: 2024
- обкладинка: м’яка
- Кількість сторінок: 394
- Розміри: 19.2 x 23.7 x 2 см
- Мова: англійська
- ISBN: 97893555516886