منتج #:
238684559
MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models on Aws
منتج #:
238684559
BHD 33
تفاصيل السعر
باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )
*سيتم استيراد جميع العناصر من المقاس الاوروبى
0 ratings
اكتب رأيك
متوفر فى المخزون
مستورد من متجر EU
كمية:
اطلب الآن واحصل عليه حول الخميس, نوفمبر 05
معاملة آمنة
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
أفضل شركائنا اللوجستيين
MLOps Engineering at Scale teaches you how to implement efficient machine learning systems using pre-built services from AWS and other cloud vendors.
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف آمن
منتجات أصلية %100
الامتثال لمعيار PCI DSS
حاصل على شهادة ISO 27001
تفاصيل المنتج
- Learn how to rapidly bring machine learning models to production with MLOps and pre-built serverless tools
- Gain knowledge in extracting, transforming, and loading datasets
- Understand the concept of automatic differentiation in PyTorch
- Deploy model training pipelines as a service endpoint
- Learn to monitor and manage the lifecycle of your ML pipeline
- Implement efficient machine learning systems using pre-built services from AWS and other cloud vendors
| Publisher | Manning Publications |
| Publication date | 1 Mar. 2022 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 250 pages |
| ISBN-10 | 1617297763 |
| ISBN-13 | 978-1617297762 |
| Dimensions | 18.73 x 1.78 x 23.5 cm |
وصف المنتج
MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models on Aws
هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا
Product Buying Guide
MLOps Engineering at Scale is designed to meet the needs of data scientists, machine learning engineers, and AI developers who require a robust platform for managing, automating, and monitoring their machine learning workflows. This buying guide aims to provide comprehensive information to assist potential buyers in making an informed decision.
Product Specifications
- Data Storage Capacity: 1TB-10TB
- Memory: 16GB-128GB RAM
- Processor: Intel Xeon Gold or AMD EPYC
- Operating System: Linux-based
Key Features
- Automated Model Deployment
- Customizable Workflow Automation
- Advanced Performance Monitoring
- Scalable Infrastructure
Usage Scenarios
- Large-scale Data Processing
- Continuous Integration and Deployment
- Resource-intensive Model Training
- Real-time Model Inference
Usage Scenarios
- Amazon SageMaker
- Azure Machine Learning
- Google Cloud AI Platform
Some User Review
- The platform's automation capabilities have significantly improved our team's productivity and efficiency.
- Scalability and robust performance monitoring make it ideal for handling our large-scale ML projects.
- The customizable workflow automation feature allows us to tailor the platform to our specific needs, providing great flexibility.
Competitors
- MLOps Engineering at Scale offers competitive pricing compared to other leading MLOps platforms, making it a cost-effective solution for businesses looking to scale their machine learning operations.
Buying Considerations
- Assess the specific requirements of your machine learning projects to ensure that the platform's specifications align with your needs.
- Compare the pricing and features of MLOps Engineering at Scale with its competitors to determine the best fit for your business.
- Consider the scalability and customization options offered by the platform to accommodate future growth and evolving project requirements.
Conclusion
In conclusion, MLOps Engineering at Scale provides a powerful, scalable, and cost-effective solution for managing advanced machine learning workflows. With its robust features and positive user feedback, it is a competitive choice for businesses seeking to streamline their MLOps processes.
عرض أقلMLOps Engineering at Scale is designed to meet the needs of data scientists, machine learning engineers, and AI developers who require a robust platform for managing, automating, and monitoring their machine learning workflows. This buying guide aims to provide comprehensive information to assist potential buyers in making an informed decision. Continue Reading
أسئلة العملاء & الإجابات
-
سؤال:
كيف تتسوق MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models عبر الانترنت من يوباى?
إجابه: من السهل التسوق في MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models عبر الإنترنت من يوباي. كل ما عليك فعله هو البحث عن المنتج واختيار طريقة الشحن الخاصة بك أثناء الدفع وسيتم توصيله الى عنوانك -
سؤال:
هل MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models متوفر للتسوق عبر الإنترنت في Bahrain؟
إجابه: نعم ، في يوباي Bahrain هذا المنتج متاح لك للتسوق بسعر مناسب. MLOps Engineering at Scale: Deploying Pytorch Models غير متوفر محليًا ولكن يمكنك الوثوق بنا بخدماتنا للشحن السريع. -
سؤال:
كم من الوقت يستغرق الحصول على المنتج بعد تقديم الطلب؟
إجابه: يختلف وقت تسليم المنتج الذي طلبته حسب ما طلبته وطريقة الشحن التي اخترتها. يتم ذكر وقت التسليم المقدر أثناء عملية الدفع ، لذا كن مرتاحًا أثناء التسوق.
English edition Carl Osipov Format: Paperback Editorial Review
لم يتم العثور على مراجعات تحريرية
مراجعات العملاء وتقييماتهم
1 تقييمات العملاء
-
5 نجمة
0%
-
4 نجمة
100%
-
3 نجمة
0%
-
2 نجمة
0%
-
1 نجمة
0%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
منصة موثوقة وثقة كاملة للمشتري
T
trusttaker
مشتري موثّق
“I loved it. That was my second order, and I am already thinking of placing a third order.”
16-Jul-26 · عبر Trustpilot
HA
Haitham
مشتري موثّق
“Trusted merchant”
11 July 2026 · عبر Trustpilot
MB
Maryam
مشتري موثّق
“The order arrived fast and in perfect condition”
2 June 2026 · عبر Trustpilot
MA
Mohammad
مشتري موثّق
“Excellent quality and very fast delivery, I really appreciate your service, when you work good I will appreciate that, I am very satisfied , thank you”
13 June 2026 · عبر Trustpilot
T
Trusttaker
مشتري موثّق
“I loved it, that was my second order, I am thinking of a third order already.”
Jul 16, 2026 · عبر Trustpilot
لماذا تتسوق معنا؟
الخروج الآمن
شحن عالمي
إسترجاع سهل
منتجات أصلية
تاريخ سعر المنتج
معلومات مهمة
- القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
- ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.
BHD 33
اطلب الآن واحصل عليه حول الخميس, نوفمبر 05
هذا المنتج غير ممنوع في بلدي. (الرجاء الضغط على الرابط أعلاه إذا لم يكن هذا المنتج ممنوعاً في بلدك ، لذلك سيقوم فريقنا بمراجعته والسماح به.)
كمية:
معاملة آمنة
نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.
أفضل شركائنا اللوجستيين
أسرع توصيل عبر الحدود
المميزات والفوائد
- Learn how to rapidly create flexible and scalable machine learning systems without taking on the costly overhead of physical hardware.
- Master how to deploy model training pipelines as a service endpoint, monitor and manage your pipeline’s life cycle and measure performance improvements.
- No cloud experience is required to understand and implement the concepts mentioned in the book.
ضمان Ubuy
تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني*، وتغليف آمن لكل طلب.