MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models on Aws
ერთეულის #: 238684559

MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models on Aws

ერთეულის #: 238684559

GEL 235

GEL 263

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from EU

11%

Საწყობში
eu იმპორტირებულია EU მაღაზიიდან

QTY:

მარაგში დარჩენილია მხოლოდ 3 ერთეული.
შეუკვეთეთ ახლავე და მიიღეთ პარასკევი, ნოემბერი 06
Our Top Logistics Partners
  • fedex
  • dhl
მეტის ჩვენება
fast shipping

Fast
Shipping

free return

Free
Return*

secure packaging

Secure Packaging

100% original products

100% Original Products

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified


paypal payment
visa payment
mastercard payment
qiwi wallet payment

Პროდუქტის აღწერილობა

Shop MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models on Aws online at a best price in Georgia. 1617297763
  • Deploying a machine learning model into a fully realized production system usually requires painstaking work by an operations team creating and managing custom servers. Cloud Native Machine Learning helps you bridge that gap by using the pre-built services provided by cloud platforms like Azure and AWS to assemble your ML system’s infrastructure. Following a real-world use case for calculating taxi fares, you’ll learn how to get a serverless ML pipeline up and running using AWS services. Clear and detailed tutorials show you how to develop reliable, flexible, and scalable machine learning systems without time-consuming management tasks or the costly overheads of physical hardware. about the technologyYour new machine learning model is ready to put into production, and suddenly all your time is taken up by setting up your server infrastructure. Serverless machine learning offers a productivity-boosting alternative. It eliminates the time-consuming operations tasks from your machine learning lifecycle, letting out-of-the-box cloud services take over launching, running, and managing your ML systems. With the serverless capabilities of major cloud vendors handling your infrastructure, you’re free to focus on tuning and improving your models. about the bookCloud Native Machine Learning is a guide to bringing your experimental machine learning code to production using serverless capabilities from major cloud providers. You’ll start with best practices for your datasets, learning to bring VACUUM data-quality principles to your projects, and ensure that your datasets can be reproducibly sampled. Next, you’ll learn to implement machine learning models with PyTorch, discovering how to scale up your models in the cloud and how to use PyTorch Lightning for distributed ML training. Finally, you’ll tune and engineer your serverless machine learning pipeline for scalability, elasticity, and ease of monitoring with the built-in notification tools of your cloud platform. When you’re done, you’ll have the tools to easily bridge the gap between ML models and a fully functioning production system. what's insideExtracting, transforming, and loading datasetsQuerying datasets with SQLUnderstanding automatic differentiation in PyTorchDeploying trained models and pipelines as a service endpointMonitoring and managing your pipeline’s life cycleMeasuring performance improvementsabout the readerFor data professionals with intermediate Python skills and basic familiarity with machine learning. No cloud experience required. about the authorCarl Osipov has spent over 15 years working on big data processing and machine learning in multi-core, distributed systems, such as service-oriented architecture and cloud computing platforms. While at IBM, Carl helped IBM Software Group to shape its strategy around the use of Docker and other container-based technologies for serverless computing using IBM Cloud and Amazon Web Services. At Google, Carl learned from the world’s foremost experts in machine learning and also helped manage the company’s efforts to democratize artificial intelligence. You can learn more about Carl from his blog Clouds With Carl.
Publisher Manning Publications
Publication date 1 Mar. 2022
Edition 1st
Language English
Print length 250 pages
ISBN-10 1617297763
ISBN-13 978-1617297762
Dimensions 18.73 x 1.78 x 23.5 cm

პროდუქტის აღწერილობა

MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models on Aws

გაქვთ რაიმე შეკითხვა? მოგვმართეთ ჩათში

მომხმარებელთა კითხვები და პასუხები

  • კითხვა: როგორ ვიყიდოთ MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models ონლაინ Ubuy-დან?

    პასუხი: მარტივია ყიდვა MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models ონლაინ Ubuy-დან.. თქვენ უბრალოდ უნდა მოძებნოთ პროდუქტი, აირჩიოთ თქვენი მიწოდების მეთოდი შემოწმების დროს და მიიტანოთ იგი თქვენს ადგილას.
  • კითხვა: MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models ხელმისაწვდომია ონლაინ შოპინგისთვის Georgia-ში?

    პასუხი: დიახ, Ubuy Georgia-ში ეს პროდუქტი თქვენთვის ხელმისაწვდომია გონივრულ ფასად.. MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models არ არის ხელმისაწვდომი ადგილობრივად, მაგრამ შეგიძლიათ გვჯეროდეს ჩვენი ექსპრეს მიწოდების სერვისები.
  • კითხვა: რამდენი დრო სჭირდება პროდუქტის მიღებას შეკვეთის გაფორმების შემდეგ?

    პასუხი: თქვენი შეკვეთილი პროდუქტის მიწოდების დრო განსხვავდება თქვენ მიერ შეკვეთილი და მიწოდების მეთოდის მიხედვით, რომელიც არჩეულია.. მიწოდების სავარაუდო დრო მითითებულია შეკვეთის პროცესში, ასე რომ შოპინგის დროს იყავით უყურადღებო.

English edition Carl Osipov Format: Paperback Editorial Review

სარედაქციო მიმოხილვები ვერ მოიძებნა

Customer Reviews & Ratings

4.3
5 მომხმარებლის შეფასება
  • 5 ვარსკვლავი
    54%
  • 4 ვარსკვლავი
    24%
  • 3 ვარსკვლავი
    22%
  • 2 ვარსკვლავი
    0%
  • 1 ვარსკვლავი
    0%

ამ პროდუქტის მიმოხილვა

გაუზიარეთ თქვენი აზრები სხვა მომხმარებლებს

Platform Trust & Buyer Confidence

trustpilot logo
4.2/5 9704 reviews
Read reviews
JK
Jasmin
Verified buyer

“Great products and very good service: very easy and very fast international delivery.”

9 September 2026 · via Trustpilot
AG
Anke
Verified buyer

“Wonderful online shopping experience, smooth transaction from the start. Payment method works conveniently and delivery is unexpectedly fast and reliable. You go the extra mile for service. What makes this even more amazing, you deliver to Namibia. I will remain a happy Ubuy customer and will increase my purchases for sure! Thank you!”

10 September 2026 · via Trustpilot
H
Hazel
Verified buyer

“Very easy to find the products what you need, and so fast delivery, that’s why I highly recommended to others costumers to used ubuy.”

10 September 2026 · via Trustpilot
O
Opaleye
Verified buyer

“I received exactly what I ordered I was skeptical about your site because that was my first time to order. But the order came timely and neatly packaged. I was not disappointed. Thank you.”

11 September 2026 · via Trustpilot
AC
Adele
Verified buyer

“Easy to find and order what you want on the website. Delivery is quick to the UK”

8 September 2026 · via Trustpilot

WHY SHOP WITH US

უსაფრთხო კონტროლი Global Delivery Easy Returns Genuine Products

Product Price History

მნიშვნელოვანი ინფორმაცია

  • შეზღუდვები: გთხოვთ, გაითვალისწინოთ, რომ საზღვარგარეთ გაგზავნილი პროდუქტებისთვის მწარმოებლის გარანტია შეიძლება არ იყოს მოქმედი; მწარმოებლის მომსახურების პარამეტრები შეიძლება არ იყოს ხელმისაწვდომი; პროდუქტის ინსტრუქციები და უსაფრთხოების გაფრთხილებები შეიძლება არ იყოს დანიშნულების ქვეყნის ენაზე; პროდუქტები (და მასთან დაკავშირებული მასალები) შეიძლება არ იყოს შემუშავებული დანიშნულების ქვეყნის სტანდარტების, სპეციფიკაციებისა და მარკირების მოთხოვნების შესაბამისად; და პროდუქტები შეიძლება არ შეესაბამებოდეს დანიშნულების ქვეყნის ძაბვისა და სხვა ელექტრო სტანდარტებს (საჭიროების შემთხვევაში საჭიროა ადაპტერი ან გადამყვანი). მიმღები პასუხისმგებელია უზრუნველყოს, რომ პროდუქტი კანონიერად შემოიტანოს დანიშნულების ქვეყანაში. Ubuy-ს ან მისი აფილირებული პირების მეშვეობით შეკვეთისას მიმღები არის რეგისტრირებული იმპორტიორი და მან უნდა გაითვალისწინოს დანიშნულების ქვეყნის ყველა კანონი და დებულება.
  • Ubuy-ზე ჩამოთვლილი ყველა პროდუქტი არ არის გაყიდვაში, რადგან Ubuy არის გლობალური საძიებო სისტემა და პროდუქტები ექვემდებარება საექსპორტო/სავაჭრო რეგულაციებს.