in software development. The book "Continuous Machine Learning with Kubeflow: Performing Reliable MLOps with Capabilities of TFX, Sagemaker, and Kubernetes" provides an in-depth exploration of the practical applications of machine learning (ML) operations (MLOps) in real-world environments. The book delves into the essential tools and techniques required to create reliable and efficient MLOps systems, leveraging the power of Kubernetes, TensorFlow Extended (TFX), Amazon SageMaker, and other cutting-edge technologies. This comprehensive guide offers a holistic approach to understanding the entire spectrum of MLOps, from data preparation and model training to deployment and monitoring, with a focus on continuous integration and delivery (CI/CD) pipelines. The book begins by introducing the fundamental principles of MLOps and its significance in modern software development, emphasizing the importance of integrating ML into DevOps practices. It then delves into the basics of Kubernetes and its components, providing examples and practical exercises to help readers understand the inner workings of this powerful container orchestration platform. As the reader progresses, they will learn how to use Docker and Kubernetes to train and deploy ML models, including hands-on projects that demonstrate the application of these technologies in real-world scenarios. One of the key themes of the book is the need for a personal paradigm in perceiving the technological process of developing modern knowledge. The author stresses the importance of adapting to new technologies and understanding their impact on society, encouraging readers to develop a deep appreciation for the evolution of technology and its role in shaping our future. By embracing this mindset, readers will be better equipped to navigate the rapidly changing landscape of machine learning and stay ahead of the curve in their careers. The book also explores the concept of TFX, an open-source platform designed to streamline the ML lifecycle, and Amazon SageMaker, a fully managed service that provides a range of ML capabilities. These tools offer powerful capabilities for automating and optimizing ML workflows, allowing developers to focus on high-level tasks rather than mundane, repetitive tasks. Throughout the book, the author provides practical examples and case studies demonstrating the effectiveness of these tools in various applications, such as image classification and natural language processing. In addition to technical aspects, the book touches upon the human side of MLOps, emphasizing the need for collaboration and communication between data scientists, engineers, and other stakeholders.

в разработке программного обеспечения. Книга «Continuous Machine arning with Kubeflow: Performing Reliable MLOps with Capabilities of TFX, Sagemaker, and Kubernetes» представляет собой глубокое исследование практических применений операций машинного обучения (ML) (MLOps) в реальных средах. Книга углубляется в основные инструменты и методы, необходимые для создания надежных и эффективных систем MLOps, используя возможности Kubernetes, TensorFlow Extended (TFX), Amazon SageMaker и других передовых технологий. Это всеобъемлющее руководство предлагает целостный подход к пониманию всего спектра MLOps, от подготовки данных и обучения моделей до развертывания и мониторинга, с акцентом на постоянную интеграцию и доставку (CI/CD) конвейеров. Книга начинается с введения фундаментальных принципов MLOps и его значения в современной разработке программного обеспечения, подчеркивая важность интеграции ML в практики DevOps. Затем он углубляется в основы Kubernetes и его компонентов, предоставляя примеры и практические упражнения, чтобы помочь читателям понять внутреннюю работу этой мощной платформы оркестровки контейнеров. По ходу читателя они научатся использовать Docker и Kubernetes для обучения и развертывания ML-моделей, включая практические проекты, демонстрирующие применение этих технологий в реальных сценариях. Одна из ключевых тем книги - необходимость личностной парадигмы в восприятии технологического процесса развития современного знания. Автор подчеркивает важность адаптации к новым технологиям и понимания их влияния на общество, побуждая читателей развивать глубокую признательность за эволюцию технологий и их роль в формировании нашего будущего. Приняв это мышление, читатели смогут лучше ориентироваться в быстро меняющемся ландшафте машинного обучения и быть на опережение в своей карьере. В книге также рассматривается концепция TFX, платформы с открытым исходным кодом, предназначенной для оптимизации жизненного цикла ML, и Amazon SageMaker, полностью управляемого сервиса, предоставляющего ряд возможностей ML. Эти инструменты предлагают мощные возможности для автоматизации и оптимизации рабочих процессов ML, позволяя разработчикам сосредоточиться на задачах высокого уровня, а не на повседневных, повторяющихся задачах. На протяжении всей книги автор приводит практические примеры и тематические исследования, демонстрирующие эффективность этих инструментов в различных приложениях, таких как классификация изображений и обработка естественного языка. В дополнение к техническим аспектам, книга затрагивает человеческую сторону MLOps, подчеркивая необходимость сотрудничества и общения между специалистами по анализу данных, инженерами и другими заинтересованными сторонами.

dans le développement de logiciels. livre « Continuous Machine arning with Kubeflow : Performing Reliable MLOps with Capabilities of TFX, Sagemaker, and Kubernetes » est une étude approfondie des applications pratiques des opérations d'apprentissage automatique (ML) (MLL) Ops) dans des environnements réels. livre explore les principaux outils et méthodes nécessaires pour créer des systèmes MLOps fiables et efficaces, en utilisant les capacités de Kubernetes, TensorFlow Extened (TFX), Amazon SageMaker et d'autres technologies de pointe. Ce guide complet offre une approche globale pour comprendre l'ensemble de la gamme de MLOps, de la préparation des données et de la formation des modèles au déploiement et à la surveillance, en mettant l'accent sur l'intégration et la livraison continues (CI/CD) des pipelines. livre commence par l'introduction des principes fondamentaux de MLOps et de son importance dans le développement logiciel moderne, soulignant l'importance d'intégrer ML dans les pratiques DevOps. Il explore ensuite les bases de Kubernetes et de ses composants, en fournissant des exemples et des exercices pratiques pour aider les lecteurs à comprendre le fonctionnement interne de cette puissante plateforme d'orchestration de conteneurs. Au fil du temps, ils apprendront à utiliser Docker et Kubernetes pour former et déployer des modèles ML, y compris des projets pratiques démontrant l'application de ces technologies dans des scénarios réels. L'un des thèmes clés du livre est la nécessité d'un paradigme personnel dans la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. L'auteur souligne l'importance de s'adapter aux nouvelles technologies et de comprendre leur impact sur la société, en encourageant les lecteurs à développer une profonde appréciation de l'évolution des technologies et de leur rôle dans la formation de notre avenir. En adoptant cette pensée, les lecteurs pourront mieux s'orienter dans le paysage en mutation rapide de l'apprentissage automatique et être en avance sur leur carrière. livre aborde également le concept de TFX, une plate-forme open source conçue pour optimiser le cycle de vie de ML, et Amazon SageMaker, un service entièrement géré qui offre un certain nombre de fonctionnalités de ML. Ces outils offrent de puissantes possibilités d'automatisation et d'optimisation des flux de travail ML, permettant aux développeurs de se concentrer sur des tâches de haut niveau plutôt que sur des tâches quotidiennes et répétitives. Tout au long du livre, l'auteur donne des exemples pratiques et des études de cas démontrant l'efficacité de ces outils dans diverses applications, telles que la classification des images et le traitement du langage naturel. Outre les aspects techniques, le livre aborde le côté humain des MLOps en soulignant la nécessité de collaborer et de communiquer entre les analystes de données, les ingénieurs et les autres parties prenantes.

en desarrollo de software. libro «Continuous Machine arning with Kubeflow: Performing Reliable MLOps with Capabilities of TFX, Sagemaker, and Kubernetes» es una profunda investigación sobre las aplicaciones prácticas de las operaciones de la máquina aprendizaje (ML) (MLOps) en entornos reales. libro profundiza en las herramientas y técnicas básicas necesarias para crear sistemas MLOps confiables y eficientes, aprovechando las capacidades de Kubernetes, TensorFlow Extended (TFX), Amazon SageMaker y otras tecnologías avanzadas. Esta guía integral ofrece un enfoque holístico para comprender toda la gama de MLOps, desde la preparación de datos y la capacitación de modelos hasta la implementación y el monitoreo, con énfasis en la integración y entrega continuas (CI/CD) de los transportadores. libro comienza con la introducción de los principios fundamentales de MLOps y su significado en el desarrollo de software moderno, destacando la importancia de integrar ML en las prácticas de DevOps. A continuación, profundiza en los fundamentos de Kubernetes y sus componentes, aportando ejemplos y ejercicios prácticos para ayudar a los lectores a entender el funcionamiento interno de esta potente plataforma de orquestación de contenedores. A medida que el lector avanza, aprenderán a usar Docker y Kubernetes para enseñar e implementar modelos ML, incluyendo proyectos prácticos que demuestren la aplicación de estas tecnologías en escenarios reales. Uno de los temas clave del libro es la necesidad de un paradigma personal en la percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. autor destaca la importancia de adaptarse a las nuevas tecnologías y comprender su impacto en la sociedad, animando a los lectores a desarrollar un profundo aprecio por la evolución de la tecnología y su papel en la configuración de nuestro futuro. Al adoptar este pensamiento, los lectores podrán navegar mejor en un panorama de aprendizaje automático que cambia rápidamente y estar a la vanguardia en sus carreras. libro también examina el concepto de TFX, una plataforma de código abierto diseñada para optimizar el ciclo de vida de ML, y Amazon SageMaker, un servicio totalmente administrado que proporciona una serie de capacidades de ML. Estas herramientas ofrecen potentes capacidades para automatizar y optimizar los flujos de trabajo de ML, lo que permite a los desarrolladores centrarse en tareas de alto nivel en lugar de tareas cotidianas y repetitivas. A lo largo del libro, el autor aporta ejemplos prácticos y estudios de casos que demuestran la eficacia de estas herramientas en diferentes aplicaciones, como la clasificación de imágenes y el tratamiento del lenguaje natural. Además de los aspectos técnicos, el libro aborda el lado humano de MLOps, destacando la necesidad de colaboración y comunicación entre los analistas de datos, ingenieros y otras partes interesadas.

em desenvolvimento de software. O livro «Continuous Machine arning with Kubeflow: Performing Reliable MLOps with Capabilities of SE, Sagemaker, and Kubernetes» é uma pesquisa profunda sobre as aplicações práticas das operações de aprendizagem de máquinas (ML) em ambientes reais. O livro é aprofundado nas principais ferramentas e técnicas necessárias para criar sistemas MLOs confiáveis e eficientes, usando as capacidades de Kubernetes, TensorFlow Estended (SE), Amazon SageMaker e outras tecnologias avançadas. Este guia abrangente oferece uma abordagem holística para a compreensão de todo o espectro de MLOs, desde a elaboração de dados e treinamento de modelos até a implantação e monitorização, com foco na integração e entrega contínua (CI/CD) das linhas de montagem. O livro começa com a introdução dos princípios fundamentais do MLOs e seu significado no desenvolvimento moderno de software, enfatizando a importância da integração do ML na prática de DevOps. Depois, aprofundou-se nos fundamentos de Kubernetes e seus componentes, fornecendo exemplos e exercícios práticos para ajudar os leitores a entender o funcionamento interno desta poderosa plataforma de orquestração de contêineres. Ao longo do tempo, eles aprenderão a usar Docker e Kubernetes para treinar e implementar modelos ML, incluindo projetos práticos que demonstram a aplicação dessas tecnologias em cenários reais. Um dos temas-chave do livro é a necessidade de um paradigma pessoal na percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. O autor ressalta a importância de se adaptar às novas tecnologias e compreender o seu impacto na sociedade, encorajando os leitores a valorizarem profundamente a evolução da tecnologia e o seu papel na formulação do nosso futuro. Ao adotar este pensamento, os leitores podem navegar melhor em uma paisagem de aprendizagem de máquinas em rápida evolução e estar à frente de suas carreiras. O livro também aborda o conceito de TNX, plataforma de código aberto projetada para otimizar o ciclo de vida da ML, e o Amazon SageMaker, um serviço totalmente gerenciado que oferece uma série de recursos ML. Estas ferramentas oferecem poderosas capacidades de automação e otimização de processos ML, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em tarefas de alto nível, em vez de tarefas diárias e repetitivas. Ao longo do livro, o autor apresenta exemplos práticos e estudos de caso que demonstram a eficácia dessas ferramentas em vários aplicativos, como classificação de imagens e tratamento de linguagem natural. Além dos aspectos técnicos, o livro aborda o lado humano do MLOps, enfatizando a necessidade de cooperação e comunicação entre especialistas em análise de dados, engenheiros e outras partes interessadas.

nello sviluppo di software. Il libro «Continuous Machine arning with Kubeflow: Performing Reliable MLOs with Capabilities of TFX, Sagemaker, and Kubernets» è uno studio approfondito sulle pratiche di apprendimento automatico (ML) negli ambienti reali. Il libro approfondisce gli strumenti e le tecniche essenziali per creare sistemi MLOps affidabili ed efficienti, sfruttando le funzionalità di Kubernets, Extended (TFX), Amazon e altre tecnologie avanzate. Questa guida completa offre un approccio olistico alla comprensione dell'intero spettro di MLOps, dalla preparazione dei dati alla formazione dei modelli fino all'installazione e al monitoraggio, con un focus sull'integrazione e la spedizione permanente (CI/CD) delle reti di montaggio. Il libro inizia con l'introduzione dei principi fondamentali di MLOs e il suo significato nello sviluppo del software moderno, sottolineando l'importanza di integrare il ML nella pratica del DevOps. Poi approfondisce le basi di Kubernets e dei suoi componenti, fornendo esempi ed esercizi pratici per aiutare i lettori a comprendere il funzionamento interno di questa potente piattaforma di orchestrazione contenitori. Il lettore imparerà a utilizzare Docker e Kubernets per formare e implementare modelli ML, inclusi progetti pratici che dimostrano l'applicazione di queste tecnologie in scenari reali. Uno dei temi chiave del libro è la necessità di un paradigma personale nella percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna. L'autore sottolinea l'importanza di adattarsi alle nuove tecnologie e comprendere il loro impatto sulla società, incoraggiando i lettori a apprezzare profondamente l'evoluzione della tecnologia e il loro ruolo nella formazione del nostro futuro. Adottando questo pensiero, i lettori potranno orientarsi meglio nel panorama dell'apprendimento automatico in rapida evoluzione ed essere in anticipo nella loro carriera. Il libro descrive anche il concetto di TFX, una piattaforma open source progettata per ottimizzare il ciclo di vita di ML e Amazon SageMaker, un servizio completamente gestito che offre una serie di funzionalità ML. Questi strumenti offrono potenti funzionalità per l'automazione e l'ottimizzazione dei flussi di lavoro ML, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulle sfide di alto livello piuttosto che sulle attività quotidiane e ripetitive. Durante tutto il libro, l'autore fornisce esempi pratici e studi di caso che dimostrano l'efficacia di questi strumenti in diverse applicazioni, come la classificazione delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale. Oltre agli aspetti tecnici, il libro affronta il lato umano di MLOs, sottolineando la necessità di collaborare e comunicare tra esperti di analisi dei dati, ingegneri e altre parti interessate.

in der Softwareentwicklung. Das Buch „Continuous Machine arning with Kubeflow: Performing Reliable MLOps with Capabilities of TFX, Sagemaker, and Kubernetes“ ist eine eingehende Untersuchung der praktischen Anwendungen von Machine arning (ML) -Operationen (MLOps) in realen Umgebungen. Das Buch befasst sich eingehend mit den grundlegenden Tools und Techniken, die erforderlich sind, um zuverlässige und effiziente MLOps-Systeme zu erstellen, wobei die Fähigkeiten von Kubernetes, TensorFlow Extended (TFX), Amazon SageMaker und anderen fortschrittlichen Technologien genutzt werden. Dieser umfassende itfaden bietet einen ganzheitlichen Ansatz zum Verständnis des gesamten MLOps-Spektrums, von der Datenaufbereitung und Modellschulung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung, mit Schwerpunkt auf der kontinuierlichen Integration und Bereitstellung (CI/CD) von Pipelines. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden Prinzipien von MLOps und ihrer Bedeutung in der modernen Softwareentwicklung und unterstreicht die Bedeutung der ML-Integration in DevOps-Praktiken. Es geht dann tiefer in die Grundlagen von Kubernetes und seinen Komponenten und liefert Beispiele und praktische Übungen, um den sern zu helfen, das Innenleben dieser leistungsstarken Container-Orchestrierungsplattform zu verstehen. Im Laufe des sers werden sie lernen, Docker und Kubernetes zu verwenden, um ML-Modelle zu trainieren und einzusetzen, einschließlich praktischer Projekte, die die Anwendung dieser Technologien in realen Szenarien demonstrieren. Eines der Hauptthemen des Buches ist die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas in der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens. Der Autor betont die Bedeutung der Anpassung an neue Technologien und das Verständnis ihrer Auswirkungen auf die Gesellschaft und ermutigt die ser, eine tiefe Wertschätzung für die Entwicklung der Technologie und ihre Rolle bei der Gestaltung unserer Zukunft zu entwickeln. Durch die Übernahme dieser Denkweise werden die ser in der Lage sein, die sich schnell verändernde Landschaft des maschinellen rnens besser zu navigieren und ihrer Karriere voraus zu sein. Das Buch befasst sich auch mit dem Konzept von TFX, einer Open-Source-Plattform zur Optimierung des ML-benszyklus, und Amazon SageMaker, einem vollständig verwalteten Dienst, der eine Reihe von ML-Funktionen bietet. Diese Tools bieten leistungsstarke Funktionen zur Automatisierung und Optimierung von ML-Workflows, sodass sich Entwickler auf High-vel-Aufgaben statt auf alltägliche, sich wiederholende Aufgaben konzentrieren können. Während des gesamten Buches liefert der Autor praktische Beispiele und Fallstudien, die die Wirksamkeit dieser Werkzeuge in verschiedenen Anwendungen wie Bildklassifizierung und natürlicher Sprachverarbeitung demonstrieren. Zusätzlich zu den technischen Aspekten berührt das Buch die menschliche Seite von MLOps und betont die Notwendigkeit der Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und anderen Interessengruppen.

w rozwoju oprogramowania. „Ciągłe uczenie maszynowe z Kubeflow: wykonywanie niezawodnych MLOp z możliwościami TFX, Sagemaker i Kubernetes” jest dogłębnym badaniem praktycznych zastosowań operacji uczenia maszynowego (ML) w środowiskach rzeczywistych. Książka zagłębia się w podstawowe narzędzia i techniki potrzebne do budowy niezawodnych i wydajnych systemów MLOp wykorzystujących moc Kubernetes, TensorFlow Extended (TFX), Amazon SageMaker i inne zaawansowane technologie. Ten kompleksowy przewodnik oferuje całościowe podejście do zrozumienia pełnego spektrum MLOp, począwszy od przygotowania danych i szkolenia modelowego, a skończywszy na wdrażaniu i monitorowaniu, ze szczególnym uwzględnieniem ciągłej integracji i dostarczania rurociągów (CI/CD). Książka zaczyna się od wprowadzenia podstawowych zasad MLOp i jej znaczenia w nowoczesnym rozwoju oprogramowania, podkreślając znaczenie włączenia ML do praktyk DevOps. Następnie zagłębia się w podstawy Kubernetes i jego komponentów, dostarczając przykłady i praktyczne ćwiczenia, aby pomóc czytelnikom zrozumieć wewnętrzne działania tej potężnej platformy orkiestry kontenerowej. W miarę postępów czytelnika dowiedzą się, jak wykorzystać Docker i Kubernetes do szkolenia i wdrażania modeli ML, w tym praktycznych projektów demonstrujących zastosowanie tych technologii w scenariuszach rzeczywistych. Jednym z kluczowych tematów książki jest potrzeba osobistego paradygmatu w postrzeganiu technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Autor podkreśla znaczenie przystosowania się do nowych technologii i zrozumienia ich wpływu na społeczeństwo, zachęcając czytelników do głębokiego doceniania rozwoju technologii i jej roli w kształtowaniu naszej przyszłości. Przyjmując ten sposób myślenia, czytelnicy mogą lepiej poruszać się po szybko zmieniającym się krajobrazie uczenia się maszynowego i wyprzedzać krzywą w swojej karierze. Książka przygląda się również koncepcji TFX, platformy open source, która ma na celu optymalizację cyklu życia ML, i Amazon SageMaker, w pełni zarządzana usługa, która zapewnia zakres możliwości ML. Narzędzia te oferują potężne możliwości automatyzacji i optymalizacji przepływów pracy ML, pozwalając programistom skupić się na zadaniach wysokiego poziomu, a nie na codziennych, powtarzalnych zadaniach. W całej książce autor dostarcza studia przypadku i case studia wykazujące skuteczność tych narzędzi w różnych zastosowaniach, takich jak klasyfikacja obrazu i naturalne przetwarzanie języka. Oprócz aspektów technicznych, książka porusza zagadnienia dotyczące ludzkiej strony MLOP, podkreślając potrzebę współpracy i komunikacji między naukowcami, inżynierami i innymi zainteresowanymi stronami.

בפיתוח תוכנה. MLOPS (באנגלית: Continuous Machine arning with Kubeflow: Performing Eminity MLOps with Capities of TFX, Sagemaker, and Kubernetes) הוא מחקר מעמיק של פעולות למידת מכונה. הספר מתעמק בכלים הבסיסיים ובטכניקות הדרושים לבניית מערכות MLOps אמינות ויעילות באמצעות כוח של Kubernetes, TensorFlow Extended (TFX), Amazon SageMaker וטכנולוגיות מתקדמות אחרות. מדריך מקיף זה מציע גישה הוליסטית להבנת הספקטרום המלא של MLOPs, החל בהכנת נתונים והכשרת מודלים וכלה בפריסה וניטור, תוך התמקדות באינטגרציה רציפה של צינורות ומסירה (CI/CD). הספר מתחיל בכך שהוא מציג את עקרונות היסוד של MLOps ומשמעותו בפיתוח תוכנה מודרנית, ומדגיש את החשיבות של שילוב ML בשיטות DevOps. לאחר מכן הוא מתעמק ביסודות קוברנטס ומרכיביו, ומספק דוגמאות ותרגילי ידיים כדי לעזור לקוראים להבין את פעולותיה הפנימיות של פלטפורמת תזמורת מיכל חזקה זו. ככל שהקורא יתקדם, הוא ילמד כיצד להשתמש בדוקר וקוברנטס כדי לאמן ולפרוס מודלים של ML, כולל פרויקטים ידניים המדגימים את היישום של טכנולוגיות אלה בתרחישים של העולם האמיתי. אחד הנושאים המרכזיים בספר הוא הצורך בפרדיגמה אישית בתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני. המחבר מדגיש את החשיבות של הסתגלות לטכנולוגיות חדשות והבנת השפעתם על החברה, מעודד את הקוראים לפתח הערכה עמוקה לאבולוציה של הטכנולוגיה ולתפקידה בעיצוב עתידנו. על ידי אימוץ הלך חשיבה זה, הקוראים יכולים לנווט טוב יותר את הנוף המשתנה במהירות של למידת מכונה ולהישאר לפני העקומה בקריירה שלהם. הספר גם בוחן את הרעיון של TFX, פלטפורמת קוד פתוח שנועדה לייעל את אופן החיים של ML, ואת Amazon SageMaker, שירות המנוהל במלואו המספק מגוון של יכולות ML. כלים אלה מציעים יכולות חזקות לאוטומציה ולייעול של זרם עבודה ML, ומאפשרים למפתחים להתמקד במשימות ברמה גבוהה ולא במשימות חוזרות על עצמן. לאורך הספר מספק המחבר מחקרי מקרה ומחקרי מקרה המדגימים את יעילותם של כלים אלה ביישומים שונים, כגון סיווג תמונה ועיבוד שפה טבעית. בנוסף להיבטים הטכניים, הספר נוגע בצד האנושי של MLOPs, ומדגיש את הצורך בשיתוף פעולה ותקשורת בין מדעני נתונים, מהנדסים ובעלי עניין אחרים.''

yazılım geliştirmede. "Kubeflow ile Sürekli Makine Öğrenimi: TFX, Sagemaker ve Kubernetes Yetenekleri ile Güvenilir MLOps Gerçekleştirmek", makine öğrenimi (ML) operasyonlarının (MLOps) gerçek dünyadaki pratik uygulamalarının derinlemesine bir çalışmasıdır. Kitap, Kubernetes, TensorFlow Extended (TFX), Amazon SageMaker ve diğer gelişmiş teknolojilerin gücünü kullanarak güvenilir ve verimli MLOps sistemleri oluşturmak için gereken temel araçları ve teknikleri araştırıyor. Bu kapsamlı kılavuz, sürekli boru hattı entegrasyonu ve teslimatına (CI/CD) odaklanarak, veri hazırlama ve model eğitiminden dağıtım ve izlemeye kadar tüm MLOps spektrumunu anlamak için bütünsel bir yaklaşım sunar. Kitap, MLOps'ın temel ilkelerini ve modern yazılım geliştirmedeki önemini tanıtarak, ML'yi DevOps uygulamalarına entegre etmenin önemini vurgulayarak başlıyor. Daha sonra Kubernetes ve bileşenlerinin temellerini inceleyerek, okuyucuların bu güçlü konteyner düzenleme platformunun iç çalışmalarını anlamalarına yardımcı olacak örnekler ve uygulamalı alıştırmalar sunar. Okuyucu ilerledikçe, bu teknolojilerin gerçek dünya senaryolarında uygulanmasını gösteren uygulamalı projeler de dahil olmak üzere ML modellerini eğitmek ve dağıtmak için Docker ve Kubernetes'i nasıl kullanacaklarını öğreneceklerdir. Kitabın ana temalarından biri, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanmasında kişisel bir paradigmaya duyulan ihtiyaçtır. Yazar, yeni teknolojilere uyum sağlamanın ve toplum üzerindeki etkilerini anlamanın önemini vurgulayarak, okuyucuları teknolojinin evrimi ve geleceğimizi şekillendirmedeki rolü için derin bir takdir geliştirmeye teşvik ediyor. Bu zihniyeti benimseyerek, okuyucular hızla değişen makine öğrenimi manzarasında daha iyi gezinebilir ve kariyerlerinde eğrinin önünde kalabilirler. Kitap ayrıca, ML yaşam döngüsünü optimize etmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir platform olan TFX ve bir dizi ML özelliği sağlayan tamamen yönetilen bir hizmet olan Amazon SageMaker konseptine de bakıyor. Bu araçlar, ML iş akışlarını otomatikleştirmek ve optimize etmek için güçlü yetenekler sunar ve geliştiricilerin günlük, tekrarlayan görevler yerine üst düzey görevlere odaklanmalarını sağlar. Kitap boyunca, yazar, bu araçların görüntü sınıflandırma ve doğal dil işleme gibi çeşitli uygulamalarda etkinliğini gösteren vaka çalışmaları ve vaka çalışmaları sunmaktadır. Teknik yönlere ek olarak, kitap, veri bilimcileri, mühendisler ve diğer paydaşlar arasında işbirliği ve iletişim ihtiyacını vurgulayarak MLOps'un insan tarafına değiniyor.

في تطوير البرمجيات. «التعلم الآلي المستمر مع Kubeflow: أداء MLOps موثوق به مع قدرات TFX و Sagemaker و Kubernetes» هي دراسة متعمقة للتطبيقات العملية لعمليات التعلم الآلي (MLOps) في بيئات العالم الحقيقي. يتعمق الكتاب في الأدوات والتقنيات الأساسية اللازمة لبناء أنظمة MLOps موثوقة وفعالة باستخدام قوة Kubernetes و TensorFlow Extended (TFX) و Amazon SageMaker وغيرها من التقنيات المتقدمة. يقدم هذا الدليل الشامل نهجًا شاملاً لفهم الطيف الكامل من MLOps، من إعداد البيانات والتدريب على النماذج إلى النشر والرصد، مع التركيز على التكامل المستمر لخطوط الأنابيب وتسليمها (CI/CD). يبدأ الكتاب بتقديم المبادئ الأساسية لـ MLOps وأهميتها في تطوير البرمجيات الحديثة، مع التأكيد على أهمية دمج ML في ممارسات DevOps. ثم يتعمق في أساسيات Kubernetes ومكوناتها، ويقدم أمثلة وتمارين عملية لمساعدة القراء على فهم الأعمال الداخلية لمنصة تنسيق الحاويات القوية هذه. مع تقدم القارئ، سيتعلمون كيفية استخدام Docker و Kubernetes لتدريب ونشر نماذج ML، بما في ذلك المشاريع العملية التي توضح تطبيق هذه التقنيات في سيناريوهات العالم الحقيقي. أحد المواضيع الرئيسية للكتاب هو الحاجة إلى نموذج شخصي في تصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. يشدد المؤلف على أهمية التكيف مع التقنيات الجديدة وفهم تأثيرها على المجتمع، وتشجيع القراء على تطوير تقدير عميق لتطور التكنولوجيا ودورها في تشكيل مستقبلنا. من خلال تبني هذه العقلية، يمكن للقراء التنقل بشكل أفضل في المشهد سريع التغير للتعلم الآلي والبقاء في صدارة المنحنى في حياتهم المهنية. يبحث الكتاب أيضًا في مفهوم TFX، وهي منصة مفتوحة المصدر مصممة لتحسين دورة حياة ML، و Amazon SageMaker، وهي خدمة مُدارة بالكامل توفر مجموعة من إمكانات ML. توفر هذه الأدوات قدرات قوية لأتمتة وتحسين سير عمل ML، مما يسمح للمطورين بالتركيز على المهام عالية المستوى بدلاً من المهام اليومية المتكررة. في جميع أنحاء الكتاب، يقدم المؤلف دراسات حالة ودراسات حالة توضح فعالية هذه الأدوات في تطبيقات مختلفة، مثل تصنيف الصور ومعالجة اللغة الطبيعية. بالإضافة إلى الجوانب التقنية، يتطرق الكتاب إلى الجانب البشري من MLOps، ويؤكد على الحاجة إلى التعاون والاتصال بين علماء البيانات والمهندسين وأصحاب المصلحة الآخرين.

소프트웨어 개발에서. "Kubeflow를 통한 지속적인 기계 학습: TFX, Sagemaker 및 Kubernetes의 기능으로 신뢰할 수있는 MLOP 수행" 은 실제 환경에서 기계 학습 (ML) 운영 (MLops) 의 실제 응용 분야에 대한 심층적 인 연구입니다. 이 책은 Kubernetes, TensorFlow Extended (TFX), Amazon SageMaker 및 기타 고급 기술의 힘을 사용하여 신뢰할 수 있고 효율적인 MLops 시스템을 구축하는 데 필요한 기본 도구와 기술을 탐구합니다. 이 포괄적 인 안내서는 지속적인 파이프 라인 통합 및 전달 (CI/CD) 에 중점을 둔 데이터 준비 및 모델 교육에서 배포 및 모니터링에 이르기까지 모든 MLop을 이해하기위한 전체적인 접근 방식을 제공합니다. 이 책은 MLops의 기본 원칙과 현대 소프트웨어 개발에서의 중요성을 소개하여 ML을 DevOps 관행에 통합하는 것의 중요성을 강조합니다. 그런 다음 Kubernetes와 그 구성 요소의 기본 사항을 파악하여 독자가이 강력한 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼의 내부 작업을 이해하도록 돕는 예와 실습 연습을 제공합니다. 독자가 발전함에 따라 Docker와 Kubernetes를 사용하여 실제 시나리오에서 이러한 기술의 적용을 보여주는 실습 프로젝트를 포함하여 ML 모델을 훈련하고 배포하는 방법을 배웁니다. 이 책의 주요 주제 중 하나는 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식에서 개인적인 패러다임의 필요성입니다. 저자는 새로운 기술에 적응하고 사회에 미치는 영향을 이해하는 것의 중요성을 강조하여 독자들이 기술의 진화와 미래를 형성하는 역할에 대한 깊은 감사를 개발하도록 독려합니다. 이러한 사고 방식을 채택함으로써 독자들은 빠르게 변화하는 머신 러닝 환경을 더 잘 탐색하고 경력에서 앞서 나갈 수 있습니다. 이 책은 또한 ML 라이프 사이클을 최적화하도록 설계된 오픈 소스 플랫폼 인 TFX와 다양한 ML 기능을 제공하는 완전히 관리되는 서비스 인 Amazon SageMaker의 개념을 살펴 봅니다. 이 도구는 ML 워크 플로를 자동화하고 최적화하는 강력한 기능을 제공하므로 개발자는 일상적이고 반복적 인 작업보다는 고급 작업에 집중할 수 있습니다. 이 책 전체에서 저자는 이미지 분류 및 자연어 처리와 같은 다양한 응용 분야에서 이러한 도구의 효과를 보여주는 사례 연구 및 사례 연구를 제공합니다. 기술적 측면 외에도이 책은 MLops의 인간 측면을 다루며 데이터 과학자, 엔지니어 및 기타 이해 관계자 간의 협업 및 커뮤니케이션의 필요성을 강조합니다.