Deploy Machine Learning Models to Production: With Flask, Streamlit, Docker, and Kubernetes on Google Cloud Platform
4.5
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینمعرفی کتاب
کتاب 'Deploy Machine Learning Models to Production: With Flask, Streamlit, Docker, and Kubernetes on Google Cloud Platform' اثری جامع در زمینه به کارگیری مدلهای یادگیری ماشین در محیطهای تولیدی است. این کتاب با فراهم آوردن راهکارهای عملی و کارآمد، به متخصصان داده و برنامهنویسان کمک میکند تا مدلهای خود را با استفاده از ابزارها و فناوریهای مدرن به محیطهای عملیاتی برده و با چالشهای واقعی روبهرو شوند.
خلاصهای از کتاب
این کتاب، مسیری ساختارمند و گامبهگام ارائه میدهد تا خوانندگان بتوانند با استفاده از ابزارهایی همچون Flask و Streamlit برای ساخت وبسرویسها و پیادهسازی واسطهای کاربری، مدلهای یادگیری ماشین خود را به صورت تعاملی و قابل استفاده برای کاربران نهایی درآورند. نویسنده با تمرکز بر فناوریهای مدرن مانند Docker و Kubernetes برای مدیریت و ارتقاء زیرساختها، و استفاده از Google Cloud Platform برای محاسبههای ابری، به خوانندگان نشان میدهد چگونه میتوانند زیرساختهای بهینهای برای مدلهای خود ایجاد کنند.
نکات کلیدی
- شناخت عمیق از چگونگی پیادهسازی وبسرویسهای RESTful با استفاده از Flask.
- یادگیری ساخت و توسعه داشبوردهای تعاملی با استفاده از Streamlit.
- درک اصولی از Docker برای ایجاد کانتینرهای مستقل و قابل اطمینان.
- استفاده از Kubernetes برای مدیریت و ارتقاء اتوماتیک در محیطهای ابری.
- آشنایی با ویژگیهای Google Cloud Platform و نحوه بهرهبرداری از آن برای پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ.
جملات معروف از کتاب
"یکی از مهمترین چالشهای به کارگیری یادگیری ماشین، انتقال مدلها از آزمایشگاه به تولید است، جایی که این مدلها باید با دادههای واقعی و نیازهای اجرایی مواجه شوند."
"Docker و Kubernetes نه فقط ابزارهایی برای مدیریت منابع محاسباتیاند، بلکه کلیدی برای ایجاد زیربنایی قابل اطمینان و مقیاسپذیر برای مدلهای پیشرفته یادگیری ماشین هستند."
چرا این کتاب مهم است
این کتاب به دلیل تمرکز کاربردی و جامع بر فرآیندهای عملیاتیسازی مدلهای یادگیری ماشین حائز اهمیت است. در دنیایی که دادهها و یادگیری ماشینی به سرعت در حال تغییر هستند، توانایی انتقال موفقیتآمیز مدلها به محیطهای تولیدی مزیت رقابتی قابل توجهی به متخصصان داده میدهد. ابزارها و تکنیکهایی که در این کتاب معرفی شدهاند، نه تنها برای حرفهایهای فناوری اطلاعات بلکه برای هر کسی که میخواهد با محیطهای تولید پیچیده آشنا شود، ضروری و مفید میباشند. بعلاوه، بیان مباحث با استفاده از مثالهای عملی و گامبهگام این کتاب را برای کاربرانی با سطوح مختلف مهارتهای فنی مناسب میسازد.
Introduction to 'Deploy Machine Learning Models to Production'
Welcome to 'Deploy Machine Learning Models to Production: With Flask, Streamlit, Docker, and Kubernetes on Google Cloud Platform,' a comprehensive guide authored by Pramod Singh. This book is designed to bridge the gap between creating machine learning models and successfully deploying them in production environments using an array of robust technologies. Ideal for data scientists and software engineers alike, this book provides you with the tools and knowledge necessary to make your models accessible, scalable, and sustainable in the real world.
Detailed Summary of the Book
This book serves as a step-by-step roadmap for turning your machine learning models from prototypes into production-ready applications. Starting with a primer on machine learning modeling, the book guides you through the intricacies of deploying models using Flask for web development and Streamlit for creating interactive dashboards. Moreover, it delves into containerization with Docker, picturing it as the Swiss army knife for deploying applications.
As you progress, the book introduces Kubernetes, the de facto orchestration tool that simplifies deploying, scaling, and managing containerized applications on Google Cloud Platform. By the book's conclusion, readers will not only understand how to integrate these technologies but also how to deploy complex machine learning systems that are scalable, maintainable, and capable of driving business value.
Key Takeaways
- Gain practical insights on deploying machine learning models into live environments.
- Master the fundamental principles of Flask and Streamlit for web application development.
- Learn to create and manage Docker containers for reliable deployment.
- Explore Kubernetes as a powerful orchestration tool for scaling applications.
- Implement real-world deployments on the Google Cloud Platform, enhancing your cloud capabilities.
Famous Quotes from the Book
"Deploying machine learning models is not just about technical rigor, but about building bridges between data insights and human accessibility."
"In the realm of technology, where complexities abound, simplicity in deployment is often the ultimate sophistication."
Why This Book Matters
The importance of deploying machine learning models extends far beyond the realms of academia and into the heart of modern industry. A model, no matter how accurate, is only as valuable as its usability in a production setting. This book demystifies the deployment landscape, empowering professionals to seamlessly translate their analytical prowess into actionable delivery. By emphasizing robust practices and the latest technologies, this book prepares you not just to participate in, but to lead, the ever-evolving world of data-driven decision-making. In an era driven by data, understanding deployment strategies positions you to not only follow industry trends but to set them.
Whether you are new to the field or looking to refine your skills, 'Deploy Machine Learning Models to Production' is your essential companion on the pathway to professional growth and technological mastery.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین