With this book you will learn how to Apply distributed system patterns to ML projects Use a variety of distributed infrastructure tools such as Kubernetes and their own custom tooling Use cloud native technologies for scalable ML workflows Understand when and why to use each pattern in your project Appreciate the challenges and tradeoffs of distributed ML projects and make decisions accordingly This book is an essential resource for any practitioner working with distributed Machine Learning no matter what their level of experience. Book Distributed Machine Learning Patterns Final Release The book "Distributed Machine Learning Patterns Final Release" is a comprehensive guide to scaling machine learning models from individual laptops to large, distributed clusters. The book focuses on the practical application of established distributed systems patterns in the context of machine learning projects, providing readers with a solid understanding of how to apply these patterns in real-world scenarios. The author emphasizes the importance of adapting technology to suit human needs, rather than the other way around, and encourages readers to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. The book is divided into chapters, each focusing on a specific aspect of distributed machine learning, including deploying models, managing data, and monitoring performance. The author uses clear, concise language to explain complex concepts and provides numerous examples based on popular tools such as TensorFlow, Kubernetes, and Kubeflow. The book is accessible to readers who are familiar with the basics of machine learning algorithms and running machine learning in production, but also provides valuable insights for more experienced practitioners looking to refine their skills.

Из этой книги вы узнаете, как применять шаблоны распределенных систем к проектам ML. Используйте различные инструменты распределенной инфраструктуры, такие как Kubernetes и их собственные инструменты. Используйте облачные собственные технологии для масштабируемых рабочих процессов ML. Поймите, когда и почему следует использовать каждый шаблон в своем проекте. Оцените проблемы и компромиссы распределенных проектов ML и принимайте соответствующие решения. Эта книга является важным ресурсом для любого практикующего специалиста с распределенным машинным обучением независимо от уровня их опыта. Название книги: Шаблоны распределенного машинного обучения Окончательный выпуск Книга «Шаблоны распределенного машинного обучения Окончательный выпуск» является всеобъемлющим руководством по масштабированию моделей машинного обучения от отдельных ноутбуков до больших распределенных кластеров. Книга посвящена практическому применению установленных шаблонов распределенных систем в контексте проектов машинного обучения, предоставляя читателям твердое понимание того, как применять эти шаблоны в реальных сценариях. Автор подчеркивает важность адаптации технологии под потребности человека, а не наоборот, и призывает читателей выработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний. Книга разделена на главы, каждая из которых посвящена определенному аспекту распределенного машинного обучения, включая развертывание моделей, управление данными и мониторинг производительности. Автор использует ясный, лаконичный язык для объяснения сложных концепций и приводит многочисленные примеры, основанные на популярных инструментах, таких как TensorFlow, Kubernetes и Kubeflow. Книга доступна для читателей, знакомых с основами алгоритмов машинного обучения и запуска машинного обучения на производстве, но также дает ценную информацию для более опытных практиков, желающих усовершенствовать свои навыки.

De ce livre, vous apprendrez comment appliquer des modèles de systèmes distribués à des projets ML. Utilisez différents outils d'infrastructure distribuée tels que Kubernetes et leurs propres outils. Utilisez les technologies natives du cloud pour des flux de travail ML évolutifs. Comprenez quand et pourquoi vous devriez utiliser chaque modèle dans votre projet. Évaluer les problèmes et les compromis des projets de ML distribués et prendre les décisions appropriées. Ce livre est une ressource importante pour tout praticien ayant un apprentissage machine distribué, quel que soit son niveau d'expérience. Titre du livre : Modèles d'apprentissage automatique distribué Sortie finale livre Modèles d'apprentissage automatique distribué Sortie finale est un guide complet sur la mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique des ordinateurs portables individuels aux grands clusters distribués. livre traite de l'application pratique des modèles de systèmes distribués établis dans le contexte des projets d'apprentissage automatique, fournissant aux lecteurs une compréhension solide de la façon d'appliquer ces modèles dans des scénarios réels. L'auteur souligne l'importance d'adapter la technologie aux besoins de l'homme, et non l'inverse, et encourage les lecteurs à développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. livre est divisé en chapitres qui traitent chacun d'un aspect particulier de l'apprentissage automatique distribué, y compris le déploiement de modèles, la gestion des données et le suivi des performances. L'auteur utilise un langage clair et concis pour expliquer des concepts complexes et donne de nombreux exemples basés sur des outils populaires tels que TensorFlow, Kubernetes et Kubeflow. livre est disponible pour les lecteurs familiers avec les bases des algorithmes d'apprentissage automatique et de lancement de l'apprentissage automatique sur le lieu de travail, mais fournit également des informations précieuses pour les praticiens plus expérimentés désireux d'améliorer leurs compétences.

De este libro aprenderá cómo aplicar plantillas de sistemas distribuidos a proyectos de ML. Utilice varias herramientas de infraestructura distribuida, como Kubernetes y sus propias herramientas. Utilice la tecnología nativa en la nube para los flujos de trabajo ML escalables. Entienda cuándo y por qué debe utilizar cada plantilla en su proyecto. Evalúe los problemas y compromisos de los proyectos de ML distribuidos y tome las decisiones apropiadas. Este libro es un recurso importante para cualquier profesional con aprendizaje automático distribuido, independientemente de su nivel de experiencia. Título del libro: Plantillas de Machine arning Distribuido La edición final del libro Plantillas de Machine arning Distribuido La versión final es una guía completa para escalar modelos de machine learning desde portátiles individuales hasta grandes grupos distribuidos. libro se centra en la aplicación práctica de plantillas de sistemas distribuidos instalados en el contexto de proyectos de aprendizaje automático, proporcionando a los lectores una sólida comprensión de cómo aplicar estas plantillas en escenarios reales. autor subraya la importancia de adaptar la tecnología a las necesidades humanas y no al revés, y anima a los lectores a desarrollar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. libro se divide en capítulos, cada uno dedicado a un aspecto específico del aprendizaje automático distribuido, incluyendo implementación de modelos, administración de datos y monitoreo de rendimiento. autor utiliza un lenguaje claro y conciso para explicar conceptos complejos y cita numerosos ejemplos basados en herramientas populares como TensorFlow, Kubernetes y Kubeflow. libro está disponible para lectores familiarizados con los fundamentos de los algoritmos de aprendizaje automático y lanzamiento de aprendizaje automático en la producción, pero también proporciona información valiosa para los practicantes más experimentados que desean mejorar sus habilidades.

A partir deste livro você vai aprender como aplicar modelos de sistemas distribuídos a projetos ML. Use várias ferramentas de infraestrutura distribuída, tais como Kubernetes e suas próprias ferramentas. Use suas próprias tecnologias de nuvem para processos de trabalho ML escaláveis. Entenda quando e por que você deve usar cada modelo em seu projeto. Avalie os problemas e compromissos dos projetos ML distribuídos e tome as decisões apropriadas. Este livro é um recurso importante para qualquer especialista praticante com aprendizado de máquina distribuído independentemente do seu nível de experiência. Título do livro: Modelos de aprendizado de máquina distribuída O livro final «Modelos de aprendizado de máquina distribuída» é uma guia abrangente para escalar modelos de aprendizado de máquina de laptops individuais a grandes clusters distribuídos. O livro trata da aplicação prática de modelos instalados de sistemas distribuídos no contexto de projetos de aprendizagem automática, oferecendo aos leitores uma compreensão sólida de como aplicar esses modelos em cenários reais. O autor ressalta a importância de adaptar a tecnologia às necessidades humanas, e não ao contrário, e convida os leitores a desenvolver um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. O livro é dividido em capítulos, cada um sobre um aspecto específico do aprendizado de máquinas distribuídas, incluindo implantação de modelos, gerenciamento de dados e monitoramento de desempenho. O autor usa uma linguagem clara e lúdica para explicar conceitos complexos e cita muitos exemplos baseados em ferramentas populares, como TensorFlow, Kubernetes e Kubeflow. O livro está disponível para leitores familiarizados com algoritmos de aprendizado de máquina e de execução de máquina de produção, mas também fornece informações valiosas para praticantes mais experientes que desejam aperfeiçoar suas habilidades.

Da questo libro si saprà come applicare modelli di sistemi distribuiti ai progetti ML. Utilizzare diversi strumenti di infrastruttura distribuita, come Kubernets e i loro strumenti. Utilizzo della tecnologia cloud personalizzata per i flussi di lavoro ML scalabili. Capire quando e perché utilizzare ogni modello nel proprio progetto. Valutare i problemi e i compromessi dei progetti ML distribuiti e prendere le decisioni appropriate. Questo libro è una risorsa importante per qualsiasi professionista con apprendimento automatico distribuito indipendentemente dal loro livello di esperienza. Titolo del libro: Modelli di apprendimento automatico distribuito La release finale del libro Modelli di apprendimento automatico distribuito Versione finale è una guida completa alla scalabilità dei modelli di apprendimento automatico, dai singoli notebook ai grandi cluster distribuiti. Il libro è dedicato all'applicazione pratica dei modelli di sistemi distribuiti installati nel contesto dei progetti di apprendimento automatico, fornendo ai lettori una chiara comprensione di come applicare questi modelli in scenari reali. L'autore sottolinea l'importanza di adattare la tecnologia ai bisogni umani e non il contrario, e invita i lettori a sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna. Il libro è suddiviso in capitoli, ciascuno dei quali riguarda un aspetto specifico dell'apprendimento automatico distribuito, tra cui l'installazione dei modelli, la gestione dei dati e il monitoraggio delle prestazioni. L'autore usa un linguaggio chiaro e conciso per spiegare i concetti complessi e cita numerosi esempi basati su strumenti popolari come TensorFlow, Kubernets e Kubeflow. Il libro è disponibile per i lettori che conoscono le basi degli algoritmi di apprendimento automatico e di avvio dell'apprendimento automatico sul lavoro, ma fornisce anche informazioni preziose per i professionisti più esperti che desiderano migliorare le loro competenze.

In diesem Buch erfahren e, wie e verteilte Systemvorlagen auf ML-Projekte anwenden. Verwenden e verschiedene verteilte Infrastrukturtools wie Kubernetes und ihre eigenen Tools. Nutzen e Cloud-native Technologien für skalierbare ML-Workflows. Verstehen e, wann und warum e jede Vorlage in Ihrem Projekt verwenden sollten. Bewerten e die Herausforderungen und Kompromisse verteilter ML-Projekte und treffen e entsprechende Entscheidungen. Dieses Buch ist eine wichtige Ressource für jeden Praktiker mit verteiltem maschinellem rnen, unabhängig von seinem Erfahrungsstand. Buchtitel: Distributed Machine arning Templates Final Release Das Buch „Distributed Machine arning Templates Final Release“ ist ein umfassender itfaden zur Skalierung von Machine arning-Modellen von einzelnen Laptops bis hin zu großen verteilten Clustern. Das Buch konzentriert sich auf die praktische Anwendung etablierter Vorlagen für verteilte Systeme im Kontext von Machine-arning-Projekten und bietet den sern ein solides Verständnis dafür, wie diese Vorlagen in realen Szenarien angewendet werden können. Der Autor betont die Bedeutung der Anpassung der Technologie an die menschlichen Bedürfnisse und nicht umgekehrt und fordert die ser auf, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens zu entwickeln. Das Buch ist in Kapitel unterteilt, die sich jeweils auf einen bestimmten Aspekt des verteilten maschinellen rnens konzentrieren, einschließlich Modellbereitstellung, Datenmanagement und istungsüberwachung. Der Autor verwendet eine klare, prägnante Sprache, um komplexe Konzepte zu erklären, und nennt zahlreiche Beispiele, die auf beliebten Tools wie TensorFlow, Kubernetes und Kubeflow basieren. Das Buch steht sern zur Verfügung, die mit den Grundlagen von Algorithmen für maschinelles rnen und der Einführung von maschinellem rnen in der Produktion vertraut sind, bietet aber auch wertvolle Einblicke für erfahrenere Praktiker, die ihre Fähigkeiten verbessern möchten.

W tej książce dowiesz się, jak stosować rozproszone szablony systemowe do projektów ML. Użyj różnych rozproszonych narzędzi infrastrukturalnych, takich jak Kubernetes i własnych narzędzi. Wykorzystanie technologii chmury natywnej do skalowalnych przepływów pracy ML. Zrozumieć, kiedy i dlaczego należy używać każdego szablonu w projekcie. Ocena wyzwań i kompromisów związanych z rozproszonymi projektami ML oraz podejmowanie odpowiednich decyzji. Ta książka jest ważnym zasobem dla każdego praktykującego z rozproszonym uczeniem maszynowym, niezależnie od ich poziomu doświadczenia. Książka Tytuł: Rozproszone szablony do nauki maszyn Ostateczne wydanie Książka „Rozproszone szablony do nauki maszyn Ostateczne wydanie” jest kompleksowym przewodnikiem do skalowania modeli uczenia maszynowego z poszczególnych laptopów do dużych rozproszonych klastrów. Książka skupia się na praktycznym zastosowaniu ustalonych rozproszonych szablonów systemowych w kontekście projektów uczenia maszynowego, zapewniając czytelnikom solidne zrozumienie sposobu stosowania tych szablonów w scenariuszach rzeczywistych. Autor podkreśla znaczenie dostosowania technologii do ludzkich potrzeb, a nie odwrotnie, i wzywa czytelników do opracowania osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Książka podzielona jest na rozdziały, z których każdy skupia się na konkretnym aspekcie rozproszonego uczenia maszynowego, w tym na wdrażaniu modeli, zarządzaniu danymi i monitorowaniu wydajności. Autor używa jasnego, zwięzłego języka do wyjaśnienia złożonych pojęć i podaje liczne przykłady oparte na popularnych narzędziach, takich jak TensorFlow, Kubernetes i Kubeflow. Książka jest dostępna dla czytelników znających podstawy algorytmów uczenia maszynowego i uruchamiania uczenia maszynowego w produkcji, ale także zapewnia cenne spostrzeżenia dla bardziej doświadczonych praktyków pragnących udoskonalić swoje umiejętności.

בספר זה, אתה תלמד איך ליישם תבניות מערכת מבוזרות השתמשו במגוון כלי תשתית מבוזרים, כגון קוברנטס וכלים משלהם. מינוף טכנולוגיות ילידיות-ענן לעבודת ML מדשדשת. תבין מתי ולמה אתה צריך להשתמש בכל תבנית בפרויקט שלך. להעריך את האתגרים וההחלפות של פרויקטים מבוזרים של אם-אל ולקבל החלטות מתאימות. ספר זה הוא משאב חשוב עבור כל מתרגל עם למידת מכונה מבוזרת ללא קשר לרמת הניסיון שלהם. Book Gater: Distributed Machine arning Templates Final Release הוא מדריך מקיף ללמידת מכונות מדגמים ממחשבים ניידים בודדים לאשכולות מבוזרים גדולים. הספר מתמקד ביישום מעשי של תבניות מערכת מבוזרות מבוססות בהקשר של מיזמי למידת מכונה, המספקות לקוראים הבנה מוצקה כיצד ליישם תבניות אלה בתרחישים של העולם האמיתי. המחבר מדגיש את החשיבות של התאמת הטכנולוגיה לצרכים אנושיים, ולא להפך, ומפציר בקוראים לפתח פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני. הספר מחולק לפרקים, וכל אחד מהם מתמקד בהיבט מסוים של למידת מכונה מבוזרת, כולל פריסת מודלים, ניהול נתונים וניטור ביצועים. המחבר משתמש בשפה ברורה ותמציתית כדי להסביר מושגים מורכבים ומספק דוגמאות רבות המבוססות על כלים פופולריים כגון TensorFlow, Kubernetes ו-Kubeflow. הספר נגיש לקוראים שמכירים את היסודות של אלגוריתמי למידת מכונה ולמידת מכונות הרצה בייצור, אך גם מספק תובנות יקרות ערך לעוסקים מנוסים יותר המחפשים לעדן את כישוריהם.''

Bu kitapta, dağıtılmış sistem şablonlarının ML projelerine nasıl uygulanacağını öğreneceksiniz. Kubernetes ve kendi araçları gibi çeşitli dağıtılmış altyapı araçlarını kullanın. Ölçeklenebilir ML iş akışları için buluta özgü teknolojilerden yararlanın. Projenizdeki her şablonu ne zaman ve neden kullanmanız gerektiğini anlayın. Dağıtılmış ML projelerinin zorluklarını ve takaslarını değerlendirin ve uygun kararlar verin. Bu kitap, deneyim düzeylerine bakılmaksızın dağıtılmış makine öğrenimine sahip herhangi bir uygulayıcı için önemli bir kaynaktır. Kitap Başlığı: Dağıtılmış Makine Öğrenimi Şablonları Son Sürüm "Dağıtılmış Makine Öğrenimi Şablonları Son Sürüm" kitabı, makine öğrenimi modellerini bireysel dizüstü bilgisayarlardan büyük dağıtılmış kümelere ölçeklendirmek için kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, yerleşik dağıtılmış sistem şablonlarının makine öğrenimi projeleri bağlamında pratik uygulamasına odaklanmakta ve okuyuculara bu şablonların gerçek dünya senaryolarında nasıl uygulanacağı konusunda sağlam bir anlayış sağlamaktadır. Yazar, teknolojiyi insan ihtiyaçlarına uyarlamanın önemini vurgular ve okuyucuları, modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmeye çağırır. Kitap, her biri model dağıtımı, veri yönetimi ve performans izleme dahil olmak üzere dağıtılmış makine öğreniminin belirli bir yönüne odaklanan bölümlere ayrılmıştır. Yazar, karmaşık kavramları açıklamak için açık ve özlü bir dil kullanır ve TensorFlow, Kubernetes ve Kubeflow gibi popüler araçlara dayanan çok sayıda örnek verir. Kitap, makine öğrenme algoritmalarının temellerini bilen ve üretimde makine öğrenimini çalıştıran okuyuculara erişilebilir, ancak aynı zamanda becerilerini geliştirmek isteyen daha deneyimli uygulayıcılar için değerli bilgiler sağlar.

في هذا الكتاب، ستتعلم كيفية تطبيق قوالب النظام الموزعة على مشاريع ML. استخدام مجموعة متنوعة من أدوات البنية التحتية الموزعة، مثل Kubernetes وأدواتها الخاصة. الاستفادة من تقنيات السحابة المحلية لسير عمل ML القابل للتطوير. افهم متى ولماذا يجب عليك استخدام كل قالب في مشروعك. تقييم تحديات ومقايضات مشاريع الحد الأدنى الموزعة واتخاذ القرارات المناسبة. يعد هذا الكتاب مصدرًا مهمًا لأي ممارس لديه تعلم آلي موزع بغض النظر عن مستوى خبرته. عنوان الكتاب: قوالب التعلم الآلي الموزعة الإصدار النهائي كتاب «نماذج التعلم الآلي الموزعة الإصدار النهائي» هو دليل شامل لتوسيع نطاق نماذج التعلم الآلي من أجهزة الكمبيوتر المحمولة الفردية إلى المجموعات الموزعة الكبيرة. يركز الكتاب على التطبيق العملي لنماذج النظام الموزعة القائمة في سياق مشاريع التعلم الآلي، مما يوفر للقراء فهمًا قويًا لكيفية تطبيق هذه النماذج في سيناريوهات العالم الحقيقي. ويشدد المؤلف على أهمية تكييف التكنولوجيا مع الاحتياجات البشرية، وليس العكس، ويحث القراء على وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. ينقسم الكتاب إلى فصول، يركز كل منها على جانب معين من التعلم الآلي الموزع، بما في ذلك نشر النماذج وإدارة البيانات ومراقبة الأداء. يستخدم المؤلف لغة واضحة وموجزة لشرح المفاهيم المعقدة ويعطي أمثلة عديدة تستند إلى أدوات شائعة مثل TensorFlow و Kubernetes و Kubeflow. الكتاب متاح للقراء المطلعين على أساسيات خوارزميات التعلم الآلي وتشغيل التعلم الآلي في الإنتاج، ولكنه يوفر أيضًا رؤى قيمة للممارسين الأكثر خبرة الذين يتطلعون إلى تحسين مهاراتهم.

이 책에서는 분산 시스템 템플릿을 ML 프로젝트에 적용하는 방법을 배웁니다. Kubernetes와 같은 다양한 분산 인프라 도구 및 자체 도구를 사용하십시오. 확장 가능한 ML 워크 플로우를위한 클라우드 네이티브 기술을 활용하십시 프로젝트에서 각 템플릿을 언제, 왜 사용해야하는지 이해하십시오. 분산 ML 프로젝트의 과제와 절충을 평가하고 적절한 결정을 내립니다. 이 책은 경험 수준에 관계없이 분산 기계 학습을 가진 모든 실무자에게 중요한 리소스입니다. 책 제목: 분산 머신 러닝 템플릿 최종 릴리스 "분산 머신 러닝 템플릿 최종 릴리스" 는 개별 랩톱에서 대규모 분산 클러스터로 머신 러닝 모델을 확장하는 포괄적 인 가이드입니다. 이 책은 머신 러닝 프로젝트와 관련하여 기존 분산 시스템 템플릿의 실제 적용에 중점을 두어 독자에게 실제 시나리오에서 이러한 템플릿을 적용하는 방법에 대한 확실한 이해를 제공합니다. 저자는 기술을 인간의 요구에 적응시키는 것의 중요성을 강조하고 그 반대도 마찬가지이며 독자들에게 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스에 대한 인식을위한 개인적인 패러다임을 개발할 것을 촉구합니다. 이 책은 모델 배포, 데이터 관리 및 성능 모니터링을 포함하여 분산 머신 러닝의 특정 측면에 중점을 둔 챕터로 나뉩니다. 저자는 명확하고 간결한 언어를 사용하여 복잡한 개념을 설명하고 TensorFlow, Kubernetes 및 Kubeflow와 같은 널리 사용되는 도구를 기반으로 수많은 예를 제공합니다. 이 책은 머신 러닝 알고리즘의 기본 사항 및 프로덕션 실행 머신 러닝에 익숙한 독자가 액세스 할 수 있지만 기술을 개선하려는 숙련 된 실무자에게 귀중한 통찰력을 제공합니다.

この本では、分散システムテンプレートをMLプロジェクトに適用する方法を学びます。Kubernetesや独自のツールなど、さまざまな分散インフラストラクチャツールを使用します。スケーラブルなMLワークフローにクラウドネイティブ技術を活用します。プロジェクトで各テンプレートを使用するタイミングと理由を理解します。分散したMLプロジェクトの課題とトレードオフを評価し、適切な意思決定を行います。この本は、経験のレベルに関係なく、分散機械学習を持つあらゆる実践者にとって重要なリソースです。Book Title： Distributed Machine arning Templates最終リリース本「Distributed Machine arning Templates Final Release」は、個々のラップトップから大規模な分散クラスタに機械学習モデルをスケーリングするための包括的なガイドです。本書は、機械学習プロジェクトの文脈で確立された分散システムテンプレートの実用的な適用に焦点を当てており、読者にこれらのテンプレートを実際のシナリオで適用する方法についての確かな理解を提供します。著者は、その逆ではなく、人間のニーズに技術を適応させることの重要性を強調し、読者に現代の知識を開発する技術プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発するように促します。この本は、モデル展開、データ管理、パフォーマンス監視など、分散型機械学習の特定の側面に焦点を当てた章に分かれています。著者は複雑な概念を説明するために明確で簡潔な言語を使用し、TensorFlow、 Kubernetes、 Kubeflowなどの一般的なツールに基づいて多数の例を提供しています。この本は、機械学習アルゴリズムの基本に精通している読者や、生産における機械学習を実行している読者にアクセスできるだけでなく、彼らのスキルを磨くために探しているより経験豊富な実務家のための貴重な洞察を提供します。

從本書中，您將了解如何將分布式系統模板應用於ML項目。使用各種分布式基礎架構工具,例如Kubernetes及其自己的工具。將基於雲的專有技術用於可擴展的ML工作流。了解在項目中使用每個模板的時間和原因。評估分布式ML項目的挑戰和權衡,並做出適當的決定。本書是任何具有分布式機器學習的從業人員的重要資源，無論其經驗水平如何。本書標題：分布式機器學習模板最終版本本書「分布式機器學習模板最終版本」是將機器學習模型從單個筆記本電腦擴展到大型分布式集群的全面指南。該書致力於在機器學習項目的上下文中實際應用已建立的分布式系統模板，為讀者提供了如何在現實世界中應用這些模板的堅定見解。作者強調了技術適應人類需求而不是相反的重要性，並鼓勵讀者制定個人範例，以了解現代知識的技術發展過程。本書分為幾個章節，每個章節都涉及分布式機器學習的特定方面，包括模型部署，數據管理和性能監控。作者使用清晰簡潔的語言來解釋復雜的概念，並根據TensorFlow，Kubernetes和Kubeflow等流行樂器提供了許多示例。該書適用於熟悉機器學習算法和在生產中啟動機器學習基礎知識的讀者，但也為希望提高技能的經驗豐富的從業人員提供了寶貴的信息。