Book Description: MLOps with Ray - Best Practices and Strategies for Adopting Machine Learning Operations Hien Luu, Max Pumperla, Zhe Zhang Publisher: Apress 2024 342 Format: Paperback/E-book Genre: Technology, Artificial Intelligence, Machine Learning, Engineering Summary: In today's fast-paced technological landscape, the ability to adopt and incorporate Machine Learning (ML) into business processes and products is crucial for maintaining competitiveness. However, bringing ML models to production quickly and consistently poses significant challenges. This book provides a comprehensive guide to implementing MLOps as an engineering discipline, exploring best practices, case studies, and the open-source project Ray to help companies worldwide overcome these obstacles. Introduction: The rapid evolution of technology has created an urgent need for organizations to adapt and integrate ML into their operations. As a result, the demand for skilled professionals who can successfully deploy ML models in production environments has grown exponentially. MLOps, or Machine Learning Operations, has emerged as an essential engineering discipline to address these challenges.

MLOps with Ray - Best Practices and Strategies for Adopting Machine arning Operations Hien Luu, Max Pumperla, Zhe Zhang Publisher: Apress 2024 342 Формат: Paperback/E-book Жанр: технологии, искусственный интеллект, машинное обучение, инженерное резюме: в современном быстром - динамичный технологический ландшафт, способность внедрять и включать машинное обучение (ML) в бизнес-процессы и продукты имеет решающее значение для поддержания конкурентоспособности. Однако быстрое и последовательное внедрение ML-моделей в производство создает значительные проблемы. Эта книга представляет собой всеобъемлющее руководство по внедрению MLOps в качестве инженерной дисциплины, в котором рассматриваются передовые практики, тематические исследования и проект с открытым исходным кодом Ray, чтобы помочь компаниям по всему миру преодолеть эти препятствия. Введение: быстрое развитие технологий привело к острой необходимости адаптации и интеграции ML в свою деятельность. В результате спрос на квалифицированных специалистов, способных успешно развернуть ML-модели в производственных средах, вырос в геометрической прогрессии. MLOps, или операции машинного обучения, стали важной инженерной дисциплиной для решения этих проблем.

MLOps with Ray - Mejores prácticas y estrategias para las operaciones de aprendizaje de la máquina de adaptación Hien Luu, Max Pumperla, Zhe Zhang Publisher: Applisher 2024 342 Formato: Paperback/E-book Género: tecnología, inteligencia artificial, aprendizaje automático, currículum vitae de ingeniería: en un panorama tecnológico dinámico y rápido de la actualidad, la capacidad de introducir e incorporar el aprendizaje automático (ML) en los procesos y productos empresariales es crucial para mantener la competitividad. n embargo, la rápida y consistente introducción de modelos ML en la producción plantea problemas significativos. Este libro es una guía integral para implementar MLOps como una disciplina de ingeniería que aborda buenas prácticas, estudios de casos y un proyecto de código abierto Ray para ayudar a empresas de todo el mundo a superar estos obstáculos. Introducción: el rápido desarrollo de la tecnología ha llevado a la necesidad urgente de adaptar e integrar ML en sus operaciones. Como resultado, la demanda de profesionales cualificados capaces de implementar con éxito modelos ML en entornos de producción ha crecido exponencialmente. MLOps, o operaciones de aprendizaje automático, se han convertido en una disciplina de ingeniería importante para resolver estos problemas.

MLOs with Ray - Best Practices and Strategies for Adopting Machine arning Operations Hien Luu, Max Pumperla, Zhe Zhang Publisher: Apress 2024 342 Formato: Paperback/E - book Genere: tecnologia, intelligenza artificiale, apprendimento automatico, riepilogo ingegneristico: nell'attuale panorama tecnologico dinamico, capacità di incorporare e includere l'apprendimento automatico (ML) nei processi aziendali e nei prodotti è fondamentale per mantenere la competitività. Tuttavia, l'implementazione rapida e coerente di modelli ML in produzione pone notevoli problemi. Questo libro è una guida completa all'implementazione di MLOs come disciplina dell'ingegneria, che affronta best practice, studi di caso e un progetto open source ray per aiutare le aziende di tutto il mondo a superare questi ostacoli. Introduzione: il rapido sviluppo della tecnologia ha portato alla necessità urgente di adattare e integrare ML nelle proprie attività. Di conseguenza, la richiesta di personale qualificato in grado di implementare i modelli ML in ambienti di produzione è aumentata esponenzialmente. MLOps, o le operazioni di apprendimento automatico, sono diventate una disciplina ingegneristica importante per risolvere questi problemi.

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MLOps with Ray-機械学習操作を採用するためのベストプラクティスと戦略Hien Luu、 Max Pumperla、 Zhe Zhang Publisher： Apress 2024 342フォーマット：ペーパーバック/電子書籍ジャンル：テクノロジー、人工知能、機械学習、エンジニアリング履歴書：今日のペースの速い技術環境では、機械学習（ML）をビジネスプロセスや製品に実装して組み込む能力は、競争力を維持するために不可欠です。しかしながら、MLモデルの生産への迅速かつ一貫した導入は大きな課題となっています。この本は、MLOpsをエンジニアリング分野として実装し、ベストプラクティス、ケーススタディ、および世界中の企業がこれらの障害を克服するのを助けるためのRayオープンソースプロジェクトをレビューするための包括的なガイドです。はじめに：技術の急速な発展は、その活動にMLを適応し、統合する緊急の必要性につながっています。その結果、生産環境におけるMLモデルの導入に成功した熟練した専門家の需要は指数関数的に増加しています。MLOps、または機械学習オペレーションは、これらの問題を解決するための重要な工学分野となっています。