Livres — model deployment

EN
IA Générative Pratique : Du Concept au Déploiement : Construction et Déploiement de Solutions Éthiques Alimentées par l'IA

IA Générative Pratique : Du Concept au Déploiement : Construction et Déploiement de Solutions Éthiques Alimentées par l'IA

A

Pramod Singh, James McKeone

IA et ML
EN
Construire de grands modèles de langage à partir de zéro : concevoir, entraîner et déployer des LLM avec PyTorch

Construire de grands modèles de langage à partir de zéro : concevoir, entraîner et déployer des LLM avec PyTorch

A

Dilyan Grigorov

IA et ML
RU
PyTorch. Illuminant l'apprentissage profond.

PyTorch. Illuminant l'apprentissage profond.

A

Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман

IA et ML
EN
Vision par ordinateur moderne avec PyTorch. Deuxième édition : Un parcours pratique des fondamentaux de l'apprentissage profond aux applications avancées et à l'IA générative.

Vision par ordinateur moderne avec PyTorch. Deuxième édition : Un parcours pratique des fondamentaux de l'apprentissage profond aux applications avancées et à l'IA générative.

A

V Kishore Ayyadevara, Yeshwanth Reddy

IA et ML
EN
Deep Learning avec PyTorch, Deuxième Édition : Formation et Application des Modèles de Deep Learning et d'IA Générative

Deep Learning avec PyTorch, Deuxième Édition : Formation et Application des Modèles de Deep Learning et d'IA Générative

A

Howard Huang, Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann

IA et ML
EN
Machine Learning Appliqué : Utiliser le Machine Learning pour Résoudre des Problèmes Métier

Machine Learning Appliqué : Utiliser le Machine Learning pour Résoudre des Problèmes Métier

A

Jason Hodson

IA et ML
RU
Programmer avec PyTorch : Créer des applications d'apprentissage profond

Programmer avec PyTorch : Créer des applications d'apprentissage profond

A

Ян Пойнтер (Ian Pointer)

IA et ML
EN
Aborder (Presque) N'importe Quel Problème de Machine Learning

Aborder (Presque) N'importe Quel Problème de Machine Learning

A

Abhishek Thakur

IA et ML
EN
Conception de systèmes de Machine Learning : Un processus itératif pour des applications prêtes pour la production

Conception de systèmes de Machine Learning : Un processus itératif pour des applications prêtes pour la production

A

Chip Huyen

IA et ML
EN
MLOps avec Ray : Bonnes pratiques et stratégies pour l'adoption des opérations de Machine Learning

MLOps avec Ray : Bonnes pratiques et stratégies pour l'adoption des opérations de Machine Learning

A

Hien Luu, Max Pumperla, Zhe Zhang

IA et ML
RU
Azure Machine Learning

Azure Machine Learning

A

Jeff Barnes

DevOps et Infrastructure
EN
GoLang pour le Machine Learning

GoLang pour le Machine Learning

F

Evan Atkins

IA et ML
EN
Boîte à outils du cycle de vie MLOps : Feuille de route d'ingénierie logicielle pour concevoir, déployer et mettre à l'échelle des systèmes stochastiques

Boîte à outils du cycle de vie MLOps : Feuille de route d'ingénierie logicielle pour concevoir, déployer et mettre à l'échelle des systèmes stochastiques

A

Dayne Sorvisto

IA et ML
EN
Construire des Applications Propulsées par le Machine Learning : De l'Idée au Produit

Construire des Applications Propulsées par le Machine Learning : De l'Idée au Produit

A

Emmanuel Ameisen

IA et ML
EN
Deep Learning avec Python. Troisième édition

Deep Learning avec Python. Troisième édition

A

Франсуа Шолле, Мэттью Уотсон

IA et ML