Accelerate Deep Learning Workloads with Amazon SageMaker. Train, deploy, and scale deep learning models effectively using Amazon SageMaker

(ebook) (audiobook) (audiobook)

Autor:: Vadim Dabravolski

Promocja Przejdź

Accelerate Deep Learning Workloads with Amazon SageMaker. Train, deploy, and scale deep learning models effectively using Amazon SageMaker Vadim Dabravolski - okladka książki

Accelerate Deep Learning Workloads with Amazon SageMaker. Train, deploy, and scale deep learning models effectively using Amazon SageMaker Vadim Dabravolski - audiobook MP3

Accelerate Deep Learning Workloads with Amazon SageMaker. Train, deploy, and scale deep learning models effectively using Amazon SageMaker Vadim Dabravolski - audiobook CD

Wydawnictwo:: Packt Publishing (Z chęcią przeczytam książkę w języku polskim)
Ocena:: Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:: 278
Dostępne formaty:: PDF

ePub

Ebook (29,90 zł najniższa cena z 30 dni)

~~129,00 zł~~ (-10%)
116,10 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

(29,90 zł najniższa cena z 30 dni)

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Over the past 10 years, deep learning has grown from being an academic research field to seeing wide-scale adoption across multiple industries. Deep learning models demonstrate excellent results on a wide range of practical tasks, underpinning emerging fields such as virtual assistants, autonomous driving, and robotics. In this book, you will learn about the practical aspects of designing, building, and optimizing deep learning workloads on Amazon SageMaker. The book also provides end-to-end implementation examples for popular deep-learning tasks, such as computer vision and natural language processing. You will begin by exploring key Amazon SageMaker capabilities in the context of deep learning. Then, you will explore in detail the theoretical and practical aspects of training and hosting your deep learning models on Amazon SageMaker. You will learn how to train and serve deep learning models using popular open-source frameworks and understand the hardware and software options available for you on Amazon SageMaker. The book also covers various optimizations technique to improve the performance and cost characteristics of your deep learning workloads.

By the end of this book, you will be fluent in the software and hardware aspects of running deep learning workloads using Amazon SageMaker.

Wybrane bestsellery

O autorze książki

Vadim Dabravolski is a Solutions Architect and Machine Learning Engineer. He has over 15 years of career in software engineering, specifically data engineering and machine learning. During his tenure in AWS, Vadim helped many organizations to migrate their existing ML workloads or engineer new workloads for the Amazon SageMaker platform. Vadim was involved in the development of Amazon SageMaker capabilities and adoption of them in practical scenarios. Currently, Vadim works as an ML engineer, focusing on training and deploying large NLP models. The areas of interest include engineering distributed model training and evaluation, complex model deployments use cases, and optimizing inference characteristics of DL models.

Ebooka "Accelerate Deep Learning Workloads with Amazon SageMaker. Train, deploy, and scale deep learning models effectively using Amazon SageMaker" przeczytasz na:

czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Booxs i innych
systemach Windows, MacOS i innych

systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi

Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »

Audiobooka "Accelerate Deep Learning Workloads with Amazon SageMaker. Train, deploy, and scale deep learning models effectively using Amazon SageMaker" posłuchasz:

w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
na systemach Windows, MacOS i innych

na dowolonych urządzeniach
i aplikacjach obsługujących format MP3
(pliki spakowane w ZIP)

Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »

Kurs Video "Accelerate Deep Learning Workloads with Amazon SageMaker. Train, deploy, and scale deep learning models effectively using Amazon SageMaker" zobaczysz:

Oceny i opinie klientów: Accelerate Deep Learning Workloads with Amazon SageMaker. Train, deploy, and scale deep learning models effectively using Amazon SageMaker Vadim Dabravolski (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.

Szczegóły książki

Tytuł oryginału:: Accelerate Deep Learning Workloads with Amazon SageMaker. Train, deploy, and scale deep learning models effectively using Amazon SageMaker
ISBN Ebooka:: 978-18-018-1311-2, 9781801813112
Data wydania ebooka :: 2022-10-28 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@helion.pl.
Język publikacji:: 1
Rozmiar pliku Pdf:: 7.5MB
Rozmiar pliku ePub:: 5.7MB

Zgłoś erratę
Kategorie:
Sztuczna inteligencja
DevOps » Amazon Web Services

Spis treści książki

1. Introducing Deep Learning with Amazon SageMaker
2. Deep Learning Frameworks and Containers on SageMaker
3. Managing SageMaker Development Environment
4. Managing Deep Learning Datasets
5. Considering Hardware for Deep Learning Training
6. Engineering Distributed Training
7. Operationalizing Deep Learning Training
8. Considering Hardware For Inference
9. Implementing Model Servers
10. Operationalizing Inference Workloads

pokaż cały spis treści

Packt Publishing - inne książki

Zamknij

Proszę czekać...