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分布式机器学习模式 读者对象:本书适用于了解机器学习算法基础知识和在生产中运行机器学习的数据分析师、数据科学家和软件工程师
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《分布式机器学习模式》将详细介绍数十种设计和部署分布式机器学习系统的技术。你将使用各种模式解决如下问题:如何进行分布式模型训练、如何应对突发的系统故障,以及如何部署动态的模型服务。本书为每种模式都配备了实际的案例分析,以及基于 Kubernetes 实现分布式模型训练和弹性推理的完整项目。 主要内容 ● 数据摄取、分布式训练、模型服务等概念 ● 使用 Kubeflow 和 Argo 工作流在 Kubernetes 上实现 TensorFlow 的自动化部署 ● 管理和监控大规模机器学习工作负载 "
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