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MLOps – Kernkonzepte im Überblick

MLOps – Kernkonzepte im Überblick

von Mark Treveil
übersetzt von Marcus Fraaß
Softcover - 9783960091721
34,90 €
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Beschreibung

Erfolgreiche ML-Pipelines entwickeln und mit MLOps organisatorische Herausforderungen meistern
  • Stellt DevOps-Konzepte vor, die die speziellen Anforderungen von ML-Anwendungen berücksichtigen
  • Umfasst die Verwaltung, Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von Machine-Learning-Modellen im Unternehmensumfeld
  • Für Data Scientists und Data Engineers, die nach besseren Strategien für den produktiven Einsatz ihrer ML-Modelle suchen

Machine-Learning-Modelle zu entwickeln ist das eine, sie im Produktivbetrieb effizient einzusetzen, eine ebenfalls nicht zu unterschätzende Herausforderung – so die Erfahrung vieler Unternehmen. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie mithilfe durchdachter MLOps-Strategien eine stabile DevOps-Umgebung für Ihre ML-Anwendungen aufbauen, Ihre Modelle kontinuierlich verbessern und langfristig warten.

Das Buch erläutert MLOps-Schlüsselkonzepte, mit denen Data Scientists und Data Engineers ML-Pipelines und -Workflows optimieren können. Anhand von Fallbeispielen aus der ganzen Welt geben neun ML-Experten praxiserprobte Hilfestellungen zu den fünf Schritten des Modelllebenszyklus – Entwicklung, Preproduction, Deployment, Monitoring und Governance. Sie erfahren auf diese Weise, wie robuste MLOps-Prozesse umfassend in den ML-Produktworkflow integriert werden können.

  • Erschließen Sie den Wert Ihrer Data-Science-Anwendungen für Ihr Unternehmen vollständig, indem Sie Störfaktoren in ML-Pipelines und -Workflows ausräumen
  • Verfeinern Sie Ihre ML-Modelle durch Retraining, regelmäßiges Tuning und grundlegende Überarbeitung, um eine dauerhaft hohe Qualität zu gewährleisten
  • Organisieren Sie den MLOps-Lebenszyklus so, dass Risiken, die in den Modellen stecken könnten, minimiert werden, damit die Ergebnisse unverzerrt, ausgewogen und nachvollziehbar sind
  • Optimieren Sie ML-Modelle nicht nur für die eigene Deployment-Pipeline, sondern auch für externe Partner, deren Systeme komplexer und weniger standardisiert sind

»Wenn Sie auf der Suche nach Strategien sind, um die konkreten Prozesse der ML-Entwicklung zwischen den Teams zu verbessern, ist dieses Buch genau das Richtige für Sie.«

— Adi Polak, Senior Software Engineer, Microsoft

Machine-Learning-Prozesse im Unternehmen nachhaltig automatisieren und skalieren

Details

Verlag O'Reilly
Ersterscheinung 26. August 2021
Maße 24 cm x 16.5 cm
Gewicht 394 Gramm
Format Softcover
ISBN-13 9783960091721
Seiten 204

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