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Kubeflow Operations Guide: Managing Cloud and On-Premise Deployment
Das Erstellen von Modellen ist nur ein kleiner Teil der Geschichte, wenn es um die Bereitstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen geht. Der gesamte Prozess umfasst das Entwickeln, Orchestrieren, Bereitstellen und Ausführen von skalierbaren und portablen Machine-Learning-Workloads - ein Prozess, den Kubeflow erheblich vereinfacht. Dieses praktische Buch zeigt Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren und Plattformarchitekten, wie sie ein Kubeflow-Projekt planen und ausführen, um ihre Kubernetes-Workflows portabel und skalierbar zu machen.
Die Autoren Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen und Austin Harris zeigen, wie diese Open-Source-Plattform Workflows durch die Verwaltung von Pipelines für maschinelles Lernen orchestriert. Sie lernen, wie man eine Kubeflow-Plattform plant und ausführt, die Workflows von On-Premises- bis hin zu Cloud-Anbietern wie Google, Amazon und Microsoft unterstützt.
⬤ Tauchen Sie ein in die Kubeflow-Architektur und lernen Sie Best Practices für die Nutzung der Plattform.
⬤ Verstehen Sie den Prozess der Planung Ihrer Kubeflow-Bereitstellung.
⬤ Installieren Sie Kubeflow auf einem bestehenden Kubernetes-Cluster vor Ort.
⬤ Kubeflow auf der Google Cloud Platform, AWS und Azure bereitstellen.
⬤ KFServing zur Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen verwenden.
| ISBN: | 9781492053279 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 303 |
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