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Kubeflow學(xué)習(xí)指南：生產(chǎn)級機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
Kubeflow學(xué)習(xí)指南：生產(chǎn)級機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
Trevor Grant, Holden Karau, Boris Lublinsky, Richard Liu, Ilan Filonenko 著
狄衛(wèi)華 譯
出版時(shí)間：2022年01月
頁數(shù)：228
如果你正在訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，但不確定如何將其投入生產(chǎn)，本書將協(xié)助你完成目標(biāo)。Kubeflow為模型生命周期的不同階段提供了一系列云原生工具，從數(shù)據(jù)探索和特征準(zhǔn)備到模型訓(xùn)練和模型服務(wù)。本書可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家用Kubeflow構(gòu)建生產(chǎn)級機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)，并向數(shù)據(jù)工程師展示了如何使模型具有可伸縮性和可靠性。
作者使用書中的示例解釋了如何使用Kubeflow在云端或者本地開發(fā)環(huán)境中的Kubernetes上訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型并為模型提供服務(wù)。
本書將幫助你:
● 理解Kubeflow的設(shè)計(jì)、核心組件和所能解決的問題。
● 使用Kubeflow和流行的工具(包括scikit-learn、TensorFlow和Apache Spark)訓(xùn)練模型。
● 使用Kubeflow流水線使模型保持最新狀態(tài)。
● 了解如何獲取模型訓(xùn)練的元數(shù)據(jù)。
● 為超參調(diào)優(yōu)進(jìn)行訓(xùn)練。
● 了解如何在生產(chǎn)中為模型提供服務(wù)。
● 探索如何用其他開源工具擴(kuò)展Kubeflow。
  1. 序言
  2. 前言
  3. 第1章 Kubeflow及其適用對象
  4. 1.1 模型開發(fā)生命周期
  5. 1.2 Kubeflow適合什么場景
  6. 1.3 為什么需要容器化
  7. 1.4 為什么需要 Kubernetes
  8. 1.5 Kubeflow的設(shè)計(jì)和核心組件
  9. 1.6 Kubeflow的替代方案
  10. 1.7 案例研究
  11. 1.8 總結(jié)
  12. 第2章 你好，Kubeflow
  13. 2.1 搭建Kubeflow
  14. 2.2 訓(xùn)練和部署模型
  15. 2.3 超越本地部署
  16. 2.4 總結(jié)
  17. 第3章 Kubeflow設(shè)計(jì)：超越基礎(chǔ)
  18. 3.1 中央儀表盤
  19. 3.2 支持組件
  20. 3.3 總結(jié)
  21. 第4章 Kubeflow Pipeline
  22. 4.1 Pipeline入門
  23. 4.2 Kubeflow Pipeline組件介紹
  24. 4.3 Pipeline高級主題
  25. 4.4 總結(jié)
  26. 第5章 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和特征準(zhǔn)備
  27. 5.1 選擇正確的工具
  28. 5.2 本地?cái)?shù)據(jù)準(zhǔn)備和特征準(zhǔn)備
  29. 5.3 分布式工具
  30. 5.4 將其整合到一個(gè)Pipeline中
  31. 5.5 將整個(gè)notebook作為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備Pipeline階段使用
  32. 5.6 總結(jié)
  33. 第6章 制品和元數(shù)據(jù)存儲
  34. 6.1 Kubeflow ML Metadata
  35. 6.2 基于Kubeflow的MLflow元數(shù)據(jù)工具
  36. 6.3 總結(jié)
  37. 第7章 訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型
  38. 7.1 用TensorFlow構(gòu)建推薦器
  39. 7.2 部署TensorFlow訓(xùn)練作業(yè)
  40. 7.3 分布式訓(xùn)練
  41. 7.4 使用scikit-learn訓(xùn)練模型
  42. 7.5 總結(jié)
  43. 第8章 模型推斷
  44. 8.1 模型服務(wù)
  45. 8.2 模型監(jiān)控
  46. 8.3 模型更新
  47. 8.4 推理要求概述
  48. 8.5 Kubeflow中的模型推理
  49. 8.6 TensorFlow Serving
  50. 8.7 Seldon Core
  51. 8.8 KFServing
  52. 8.9 總結(jié)
  53. 第9章 多工具使用案例
  54. 9.1 CT掃描去噪示例
  55. 9.2 共享Pipeline
  56. 9.3 總結(jié)
  57. 第10章 超參調(diào)優(yōu)和自動化機(jī)器學(xué)習(xí)
  58. 10.1 AutoML概述
  59. 10.2 使用Kubeflow Katib進(jìn)行超參調(diào)優(yōu)
  60. 10.3 Katib概念
  61. 10.4 安裝Katib
  62. 10.5 運(yùn)行第一個(gè)Katib實(shí)驗(yàn)
  63. 10.6 調(diào)優(yōu)分布式訓(xùn)練作業(yè)
  64. 10.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索
  65. 10.8 Katib的優(yōu)勢
  66. 10.9 總結(jié)
  67. 附錄A Argo執(zhí)行器配置和權(quán)衡
  68. 附錄B 特定于云的工具和配置
  69. 附錄C 在應(yīng)用程序中使用模型服務(wù)
書名：Kubeflow學(xué)習(xí)指南：生產(chǎn)級機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
譯者：狄衛(wèi)華 譯
國內(nèi)出版社：機(jī)械工業(yè)出版社
出版時(shí)間：2022年01月
頁數(shù)：228
書號：978-7-111-69937-8
原版書書名：Kubeflow for Machine Learning
原版書出版商：O'Reilly Media
Trevor Grant
 
Trevor Grant是Apache Mahout的PMC主席。
 
 
Holden Karau
 
Holden Karau是一位加拿大人，在IBM的Spark技術(shù)中心擔(dān)任軟件開發(fā)工程師。同時(shí)作為一位Spark committer，經(jīng)常在PySpark和機(jī)器學(xué)習(xí)方面進(jìn)行貢獻(xiàn)。另外曾在多次國際會議中發(fā)表關(guān)于Spark的演講。
Databricks的軟件開發(fā)工程師，活躍于開源社區(qū)。她還著有《Spark快速數(shù)據(jù)處理》。
 
 
Boris Lublinsky
 
Boris Lublinsky是Lightbend的首席架構(gòu)師。
 
 
Richard Liu
 
Richard Liu是Waymo的一名高級軟件工程師。
 
 
Ilan Filonenko
 
Ilan Filonenko是Bloomberg數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊(duì)的一名軟件工程師
 
 
購買選項(xiàng)
定價(jià)：99.00元
書號：978-7-111-69937-8
出版社：機(jī)械工業(yè)出版社