• Livres
  • IA et ML
  • MLOps
  • Déployer des Modèles de Machine Learning en Production : Avec Flask, Streamlit, Docker et Kubernetes sur Google Cloud Platform
Déployer des Modèles de Machine Learning en Production : Avec Flask, Streamlit, Docker et Kubernetes sur Google Cloud Platform
A

Déployer des Modèles de Machine Learning en Production : Avec Flask, Streamlit, Docker et Kubernetes sur Google Cloud Platform

MLOps
machine learning MLOps Flask Docker Kubernetes Google Cloud Platform deployment
Auteur
Pramod Singh
Éditeur
Apress
Année
2021
Langue
Anglais
33
Évaluer ce livre

Pour lire le livre, se connecter / s'inscrire

Aperçu du fragment

Livres similaires

Machine Learning en Production : Maîtrisez l'art de fournir des solutions de Machine Learning robustes avec le MLOps

Machine Learning en Production : Maîtrisez l'art de fournir des solutions de Machine Learning robustes avec le MLOps

Suhas Pote

Apprendre TensorFlow 2.0 : Implémenter des modèles de Machine Learning et de Deep Learning avec Python

Apprendre TensorFlow 2.0 : Implémenter des modèles de Machine Learning et de Deep Learning avec Python

Pramod Singh, Avinash Manure

Algorithmes d'apprentissage automatique utilisant les environnements Scikit et TensorFlow

Algorithmes d'apprentissage automatique utilisant les environnements Scikit et TensorFlow

Puvvadi Baby Maruthi, Smrity Prasad, Amit Kumar Tyagi

Apprentissage Automatique Pratique sur Databricks

Apprentissage Automatique Pratique sur Databricks

Debu Sinha

Machine Learning Serverless avec Amazon Redshift ML : Créez, entraînez et déployez des modèles de machine learning en utilisant des commandes SQL familières

Machine Learning Serverless avec Amazon Redshift ML : Créez, entraînez et déployez des modèles de machine learning en utilisant des commandes SQL familières

Debu Panda, Phil Bates, Bhanu Pittampally, Sumeet Joshi

Machine Learning Appliqué et Calcul Haute Performance sur AWS

Machine Learning Appliqué et Calcul Haute Performance sur AWS

Mani Khanuja, Farooq Sabir, Shreyas Subramanian, Trenton Potgieter

Générative IA sur Kubernetes : Opérationnalisation des grands modèles de langage

Générative IA sur Kubernetes : Opérationnalisation des grands modèles de langage

Roland Huß, Daniele Zonca

Machine Learning pour l'Analyse du Trafic Réseau et de la Qualité Vidéo : Développer et Déployer des Applications avec JavaScript et Node.js

Machine Learning pour l'Analyse du Trafic Réseau et de la Qualité Vidéo : Développer et Déployer des Applications avec JavaScript et Node.js

Tulsi Pawan Fowdur, Lavesh Babooram

Mise à l'échelle des Solutions d'Entreprise avec les Modèles de Langage à Grande Échelle : Solutions d'IA Générative Complètes de Bout en Bout pour des Solutions d'Entreprise de Qualité Production

Mise à l'échelle des Solutions d'Entreprise avec les Modèles de Langage à Grande Échelle : Solutions d'IA Générative Complètes de Bout en Bout pour des Solutions d'Entreprise de Qualité Production

Arindam Ganguly

Machine Learning Pratique avec C++ : Construire, entraîner et déployer des pipelines de machine learning et de deep learning de bout en bout

Machine Learning Pratique avec C++ : Construire, entraîner et déployer des pipelines de machine learning et de deep learning de bout en bout

Kirill Kolodiazhnyi