منتج #:
254367001
Build a Machine Learning Platform (From Scratch): Build an Internal Developer Platform for Ml and Ai Systems
87% من المشترين سيوصون بهذا المنتج لصديق
منتج #:
254367001
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:
بقي 16 فقط من المنتج في المخزن.
اطلب الآن واحصل عليه حول الخميس, أكتوبر 08
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
A must-have if you want to learn how to build and deploy ML models from scratch.
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف آمن
منتجات أصلية %100
الامتثال لمعيار PCI DSS
حاصل على شهادة ISO 27001
أبرز ما يلفت الانتباه
Custom ML Framework
Tailored machine learning architecture allows developers to efficiently build, deploy, and manage AI applications, ensuring flexibility and scalability across various projects.
Seamless Integration
Easily integrates with existing systems and tools, streamlining workflows and reducing setup time, which enhances productivity for development teams.
Robust Support
Comprehensive documentation and community support enable users to troubleshoot effectively and share best practices, ensuring users maximize the platform's potential.
تفاصيل المنتج
- Get a free eBook (PDF or ePub) from Manning as well as access to the online liveBook format (and its AI assistant that will answer your questions in any language) when you purchase the print book.Delivering a successful machine learning project is hard. This book makes it easier. In it, you’ll design a reliable ML system from the ground up, incorporating MLOps and DevOps along with a stack of proven infrastructure tools including Kubeflow, MLFlow, BentoML, Evidently, and Feast.A properly designed machine learning system streamlines data workflows, improves collaboration between data and operations teams, and provides much-needed structure for both training and deployment. In this book you’ll learn how to design and implement a machine learning system from the ground up. You’ll appreciate this instantly-useful introduction to achieving the full benefits of automated ML infrastructure.In Machine Learning Platform Engineering you’ll learn how to:Set up an MLOps platformDeploy machine learning models to productionBuild end-to-end data pipelinesEffective monitoring and explainabilityAbout the technologyAI and ML systems have a lot of moving parts, from language libraries and application frameworks, to workflow and deployment infrastructure, to LLMs and other advanced models. A well-designed internal development platform (IDP) gives developers a defined set of tools and guidelines that accelerate the dev process, improving consistency, security, and developer experience.About the bookMachine Learning Platform Engineering shows you how to build an effective IDP for ML and AI applications. Each chapter illuminates a vital part of the ML workflow, including setting up orchestration pipelines, selecting models, allocating resources for training, inference, and serving, and more. As you go, you’ll create a versatile modern platform using open source tools like Kubeflow, MLFlow, BentoML, Evidently, Feast, and LangChain.What's insideSet up an end-to-end MLOps/LLMOps platformDeploy ML and AI models to productionEffective monitoring, evaluation, and explainabilityAbout the readerFor data scientists or software engineers. Examples in Python.About the authorBenjamin Tan Wei Hao leads a team of ML engineers and data scientists at DKatalis. Shanoop Padmanabhan is a software engineering manager at Continental Automotive. Varun Mallya is a senior ML engineer at DKatalis.Table of ContentsPart 11 Getting started with MLOps and ML engineering2 What is MLOps?3 Building applications on KubernetesPart 24 Designing reliable ML systems5 Orchestrating ML pipelines6 Productionizing ML modelsPart 37 Data analysis and preparation8 Model training and validation: Part 19 Model training and validation: Part 210 Model inference and serving11 Monitoring and explainabilityPart 412 Designing LLM-powered systems13 Production LLM system designA Installation and setupB Basics of YAML
| Publisher | Manning Publications |
| Publication date | 10 Mar. 2026 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 504 pages |
| ISBN-10 | 1633437337 |
| ISBN-13 | 978-1633437333 |
| Dimensions | 18.75 x 3.2 x 23.5 cm |
من يجب أن يشتري؟
-
Data Scientists
Ideal for data scientists looking to streamline their ML projects and integrate AI systems effectively.
-
Developers
Great for developers wanting to build custom internal platforms that enhance machine learning workflows and productivity.
-
Startups
Perfect for startups aiming to establish robust ML infrastructure without relying on third-party solutions.
-
Casual Users
Not suitable for casual users or beginners who require simplified tools for basic ML applications.
وصف المنتج
هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا
أسئلة العملاء & الإجابات
-
سؤال:
كيف تتسوق Build a Machine Learning Platform (From Scratch): عبر الانترنت من يوباى?
إجابه: من السهل التسوق في Build a Machine Learning Platform (From Scratch): 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 Build a Machine Learning Platform (From Scratch): متوفر للتسوق عبر الإنترنت في Bahrain؟
إجابه: نعم ، في يوباي Bahrain هذا المنتج متاح لك للتسوق بسعر مناسب. Build a Machine Learning Platform (From Scratch): 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 Benjamin Hao Format: Paperback Editorial Review
لم يتم العثور على مراجعات تحريرية
مراجعات العملاء وتقييماتهم
5 تقييمات العملاء
-
5 نجمة
100%
-
4 نجمة
0%
-
3 نجمة
0%
-
2 نجمة
0%
-
1 نجمة
0%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
المنتجات ذات الصلة
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, أكتوبر 08
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:
بقي 16 فقط من المنتج في المخزن.
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 to design and operate a production-ready machine learning platform.
- Hands-on projects such as image classifiers and recommendation systems.
- Master MLOps fundamentals like orchestration and deployment.
- Use real open-source tools like Kubeflow and MLflow.
- Streamline workflows and enhance collaboration between teams.
- Achieve automation and improve model deployment efficiency.
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.