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Libros — model deployment

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IA Generativa Práctica: Del Concepto a la Implementación: Construcción e Implementación de Soluciones Éticas Impulsadas por IA

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A

Pramod Singh, James McKeone

IA y ML
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Construcción de grandes modelos de lenguaje desde cero: diseñar, entrenar e implementar LLM con PyTorch

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A

Dilyan Grigorov

IA y ML
RU
PyTorch. Iluminando el aprendizaje profundo

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A

Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман

IA y ML
EN
Visión por Computadora Moderna con PyTorch. Segunda Edición: Una hoja de ruta práctica desde los fundamentos del aprendizaje profundo hasta aplicaciones avanzadas e IA Generativa.

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A

V Kishore Ayyadevara, Yeshwanth Reddy

IA y ML
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Deep Learning con PyTorch, Segunda Edición: Entrenamiento y Aplicación de Modelos de Deep Learning e IA Generativa

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A

Howard Huang, Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann

IA y ML
EN
Aprendizaje Automático Aplicado: Usando Machine Learning para Resolver Problemas Empresariales

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A

Jason Hodson

IA y ML
RU
Programando con PyTorch: Creación de aplicaciones de aprendizaje profundo

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A

Ян Пойнтер (Ian Pointer)

IA y ML
EN
Abordando (Casi) Cualquier Problema de Aprendizaje Automático

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A

Abhishek Thakur

IA y ML
EN
Diseño de Sistemas de Aprendizaje Automático: Un Proceso Iterativo para Aplicaciones Listas para Producción

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A

Chip Huyen

IA y ML
EN
MLOps con Ray: Mejores Prácticas y Estrategias para Adoptar Operaciones de Aprendizaje Automático

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A

Hien Luu, Max Pumperla, Zhe Zhang

IA y ML
RU
Azure Machine Learning

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A

Jeff Barnes

DevOps e Infraestructura
EN
GoLang para Machine Learning

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F

Evan Atkins

IA y ML
EN
Kit de Ciclo de Vida MLOps: Una Hoja de Ruta de Ingeniería de Software para Diseñar, Implementar y Escalar Sistemas Estocásticos

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A

Dayne Sorvisto

IA y ML
EN
Construyendo Aplicaciones Potenciadas por Aprendizaje Automático: Del Concepto al Producto

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A

Emmanuel Ameisen

IA y ML
EN
Aprendizaje profundo con Python. Tercera edición.

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A

Франсуа Шолле, Мэттью Уотсон

IA y ML