分布式机器学习模式--聚文网

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内容简介

《分布式机器学习模式》将详细介绍数十种设计和部署分布式机器学习系统的技术。你将使用各种模式解决如下问题：如何进行分布式模型训练、如何应对突发的系统故障，以及如何部署动态的模型服务。本书为每种模式都配备了实际的案例分析，以及基于 Kubernetes 实现分布式模型训练和弹性推理的完整项目。主要内容 ● 数据摄取、分布式训练、模型服务等概念 ● 使用 Kubeflow 和 Argo 工作流在 Kubernetes 上实现 TensorFlow 的自动化部署 ● 管理和监控大规模机器学习工作负载。

作者简介

唐源是 Akuity 的创始工程师，致力于为开发者构建企业级平台。他曾带领阿里巴巴和 Uptake 公司的数据科学与工程团队，专注于构建 AI 基础设施和AutoML平台。他是Argo和Kubeflow项目的负责人、TensorFlow和XGBoost 的维护者以及众多开源项目的作者。此外，他还撰写了三本有关机器学习的书籍以及多篇有影响力的论文。他经常在不同的技术会议上发言，并在多个公司和开源组织担任技术顾问、团队领导和导师。

第I部分基本概念和背景
第1章了解开发环境 3
1.1 大规模机器学习 4
1.1.1 不断扩大的规模 4
1.1.2 解决方案 5
1.2 分布式系统 6
1.2.1 分布式系统基本概念 7
1.2.2 复杂性和模式 7
1.3 分布式机器学习系统 8
1.3.1 分布式机器学习系统基本概念 8
1.3.2 类似的模式 9
1.3.3 分布式机器学习系统的应用场景 10
1.3.4 不适合使用分布式机器学习系统的场景 11
1.4 本书涵盖的内容 11
1.5 本章小结 12
第II部分分布式机器学习系统模式
第2章数据摄取模式 17
2.1 数据摄取的基本概念 18
2.2 Fashion-MNIST数据集 19
2.3 批处理模式 22
2.3.1 问题：在内存有限的情况下对 Fashion-MNIST数据集执行耗费资源的操作 22
……

分布式机器学习模式

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