Kubeflow Operations Guide

- Autorzy:
- Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen, Austin Harris
- Promocja Przejdź


- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 304
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis książki: Kubeflow Operations Guide
Building models is a small part of the story when it comes to deploying machine learning applications. The entire process involves developing, orchestrating, deploying, and running scalable and portable machine learning workloads--a process Kubeflow makes much easier. This practical book shows data scientists, data engineers, and platform architects how to plan and execute a Kubeflow project to make their Kubernetes workflows portable and scalable.
Authors Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen, and Austin Harris demonstrate how this open source platform orchestrates workflows by managing machine learning pipelines. You'll learn how to plan and execute a Kubeflow platform that can support workflows from on-premises to cloud providers including Google, Amazon, and Microsoft.
- Dive into Kubeflow architecture and learn best practices for using the platform
- Understand the process of planning your Kubeflow deployment
- Install Kubeflow on an existing on-premises Kubernetes cluster
- Deploy Kubeflow on Google Cloud Platform step-by-step from the command line
- Use the managed Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) to deploy Kubeflow on AWS
- Deploy and manage Kubeflow across a network of Azure cloud data centers around the world
- Use KFServing to develop and deploy machine learning models
Wybrane bestsellery
-
Niniejsza książka jest przydatnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym i sieciach neuronowych. Zawiera praktyczne informacje, które doceni każdy programista stawiający pierwsze kroki w tej dziedzinie. Przedstawiono tu podstawy deep learningu i wyjaśniono takie pojęcia, jak strojenie sieci, wielową...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
46.20 zł
77.00 zł(-40%) -
Although interest in machine learning has reached a high point, lofty expectations often scuttle projects before they get very far. How can machine learning—especially deep neural networks—make a real difference in your organization? This hands-on guide not only provides the most prac...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technolo...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)109.85 zł
169.00 zł(-35%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
To drugi tom klasycznego podręcznika wiedzy o sztucznej inteligencji. Podobnie jak w wypadku pierwszej części, lektura tej książki nie wymaga wybitnej znajomości tematu. Dzięki przejrzystości tekstu i umiejętnemu unikaniu nadmiernego formalizmu można w dość łatwy sposób zrozumieć kluczowe idee i ...
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2 Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady ...
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)83.85 zł
129.00 zł(-35%) -
Ta praktyczna książka ułatwi Ci rozpoczęcie wdrażania rozwiązań rzeczywistych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera przystępne wprowadzenie do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, a także sposoby wykorzystania Pythona i biblioteki scikit-learn, uwzględniające potrzeby badac...
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)44.85 zł
69.00 zł(-35%) -
Ta książka jest nowatorskim podręcznikiem, w którym w zrozumiały, intuicyjny sposób opisano techniki sztucznej inteligencji. Została wzbogacona kolorowymi ilustracjami i zrozumiałym kodem, dzięki czemu pozwala o wiele łatwiej zagłębić się w złożoność modeli głębokiego uczenia. Trudniejsze zagadni...
Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany Uczenie głębokie i sztuczna inteligencja. Interaktywny przewodnik ilustrowany
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)64.35 zł
99.00 zł(-35%) -
Niniejsza książka jest praktycznym przewodnikiem po uczeniu głębokim. Znalazły się tu dokładne informacje o istocie uczenia głębokiego, o jego zastosowaniach i ograniczeniach. Wyjaśniono zasady rozwiązywania typowych problemów uczenia maszynowego. Pokazano, jak korzystać z pakietu Keras przy impl...
Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras Deep Learning. Praca z językiem Python i biblioteką Keras
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)38.35 zł
59.00 zł(-35%) -
Uczenie maszynowe obejmuje techniki wykorzystywane najczęściej w obszarze określanym mianem sztucznej inteligencji — a właśnie ona jest w tej chwili jednym z głównych kierunków rozwoju technologicznego branży IT. Niesamowite jest to, że po odpowiednim przekształceniu wiele problemów praktyc...
Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)89.55 zł
199.00 zł(-55%)
O autorze książki
1 Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen, Austin HarrisJosh Patterson jest uznanym autorytetem w dziedzinie przetwarzania wielkich ilości danych, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Aktywnie działa na rzecz tworzenia otwartego oprogramowania, uczestniczy w takich projektach jak DL4J, Apache Mahout, Metronome, IterativeReduce, openPDC i JMotif
Ebooka przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook 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 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 zobaczysz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolonych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP4 (pliki spakowane w ZIP)
Szczegóły książki
- ISBN Ebooka:
- 978-14-920-5322-4, 9781492053224
- Data wydania ebooka:
-
2020-12-04
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:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 7.7MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 7.7MB
- Kategorie:
Uczenie maszynowe
Spis treści książki
- Preface
- What Is in This Book?
- Who Is This Book For?
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- Josh
- Michael
- Austin
- 1. Introduction to Kubeflow
- Machine Learning on Kubernetes
- The Evolution of Machine Learning in Enterprise
- Its Harder Than Ever to Run Enterprise Infrastructure
- Identifying Next-Generation Infrastructure (NGI) Core Principles
- Kubernetes for Production Application Deployment
- Enter: Kubeflow
- What Problems Does Kubeflow Solve?
- Origin of Kubeflow
- Who Uses Kubeflow?
- Team alignment for the line of business, DevOps, data engineering, and data science
- Machine Learning on Kubernetes
- Common Kubeflow Use Cases
- Running Notebooks on GPUs
- Advantages of notebooks on GPUs
- Team alignment for notebooks on GPUs
- Running Notebooks on GPUs
- Shared Multitenant Machine Learning Environment
- Advantages of on-premise multitenant environment
- Team alignment
- Building a Transfer Learning Pipeline
- Advantages of running computer vision pipeline on Kubeflow
- Team alignment for computer vision pipeline
- Deploying Models to Production for Application Integration
- Advantages of deploying models to production on Kubeflow
- Team alignment for model deployment
- Components of Kubeflow
- Machine Learning Tools
- TensorFlow training and TFJob
- Keras
- Machine Learning Tools
- Applications and Scaffolding
- Kubeflow UI
- Jupyter Notebooks
- Jupyter Notebook integration with Kubeflow
- Operators for machine learning frameworks
- Metadata and artifacts
- Hyperparameter tuning
- Pipelines
- Basic Kubeflow Pipeline concepts
- Machine Learning Model Inference Serving with KFServing
- Platforms and Clouds
- Public clouds
- Managed Kubernetes in the cloud
- Public clouds
- On-premise
- Local
- Summary
- 2. Kubeflow Architecture and Best Practices
- Kubeflow Architecture Overview
- Kubeflow and Kubernetes
- Ways to Run a Job on Kubeflow
- Machine Learning Metadata Service
- Artifact Storage
- Istio Operations in Kubeflow
- Istio and KFServing
- Kubeflow Architecture Overview
- Kubeflow Multitenancy Architecture
- Multitenancy and Isolation
- Multiuser Architecture
- Multiuser Authorization Flow
- Kubeflow Profiles
- Multiuser Isolation
- Notebook Architecture
- Notebook Server Launcher UI
- Notebook Controller
- Pipelines Architecture
- Kubeflow Best Practices
- Managing Job Dependencies
- Building a custom notebook Docker image
- Managing Job Dependencies
- Using GPUs
- Using GPUs with notebooks
- Validating that notebook code is using the GPU
- Experiment Management
- Install the metadata SDK
- Basic metadata SDK usage
- Summary
- 3. Planning a Kubeflow Installation
- Security Planning
- Components That Extend the Kubernetes API
- Components Running Atop Kubernetes
- Background and Motivation
- Kubeflow and Deployed Applications
- Integration
- Security Planning
- Users
- Profiling Users
- Varying Skillsets
- Workloads
- Cluster Utilization
- Data Patterns
- Dedicated versus transient
- GPU Planning
- Planning for GPUs
- GPU use cases
- GPU anti-use cases
- Planning for GPUs
- Models that Benefit from GPUs
- Distributed versus multi-GPU training
- Infrastructure Planning
- Kubernetes Considerations
- On-Premise
- The Nvidia DGX
- Datacenter considerations
- Cloud
- Placement
- Container Management
- Serverless Container Operations with Knative
- Sizing and Growing
- Forecasting
- Storage
- Scaling
- Summary
- 4. Installing Kubeflow On-Premise
- Kubernetes Operations from the Command Line
- Installing kubectl
- Installing kubectl on macOS
- Understanding kubectl and contexts
- Getting the current context
- Adding clusters to our context file
- Switching contexts
- Installing kubectl
- Using kubectl
- Getting running services
- Get cluster information
- Get currently running jobs
- Kubernetes Operations from the Command Line
- Using Docker
- Basic Docker install
- Basic Docker commands
- Using Docker to build TensorFlow containers
- Basic Install Process
- Installing On-Premise
- Considerations for Building Kubernetes Clusters
- Gateway Host Access to Kubernetes Cluster
- Active Directory Integration and User Management
- Kubernetes, kubectl, and Active Directory
- Kerberos Integration
- Storage Integration
- Thinking about Kubeflow job bandwidth
- Common access storage patterns with Kubeflow jobs
- Options for Kubeflow storage
- Persistent volume claims and Kubeflow storage
- Installing On-Premise
- Container Management and Artifact Repositories
- Setting up an internal container repository
- Accessing and Interacting with Kubeflow
- Common Command-Line Operations
- Accessible Web UIs
- Installing Kubeflow
- System Requirements
- Set Up and Deploy
- Summary
- 5. Running Kubeflow on Google Cloud
- Overview of the Google Cloud Platform
- Storage
- Google Cloud Identity-Aware Proxy
- Google Cloud Security and the Cloud Identity-Aware Proxy
- Authentication
- Authorization
- GCP Projects for Application Deployments
- GCP Service Accounts
- Signing Up for Google Cloud Platform
- Overview of the Google Cloud Platform
- Installing the Google Cloud SDK
- Update Python
- Download and Install Google Cloud SDK
- Installing Kubeflow on Google Cloud Platform
- Create a Project in the GCP Console
- Enabling APIs for a Project
- Set Up OAuth for GCP Cloud IAP
- Set up the OAuth consent screen
- Configuring the Credentials tab
- Deploy Kubeflow Using the Command-Line Interface
- Creating user credentials
- Create required environment variables
- Set up kfctl
- Set up environment variables for kfctl
- Setting the ZONE environment variable
- Setting the PROJECT environment variable
- Set GCloud configuration variables
- Setting the CONFIG environment variable
- Setting the Kubeflow deployment environment variables
- Kubeflow deployment with kfctl
- Confirm Kubeflow deployment
- Accessing the Kubeflow UI Post-Installation
- Getting the ingress URI for your deployment
- Summary
- 6. Running Kubeflow on Amazon Web Services
- Overview of Amazon Web Services
- Storage
- Amazon Storage Pricing
- Amazon Cloud Security
- AWS Compute Services
- Managed Kubernetes on EKS
- Overview of Amazon Web Services
- Signing Up for Amazon Web Services
- Installing the AWS CLI
- Update Python
- Install the AWS CLI
- Configuring AWS CLI
- Kubeflow on Amazon Web Services
- Installing kubectl
- Install the eksctl CLI for Amazon EKS
- Install AWS IAM Authenticator
- Install jq
- Using Managed Kubernetes on Amazon EKS
- Create an EKS Service Role
- Create an AWS VPC
- Creating EKS Clusters
- Deploying an EKS Cluster with eksctl
- Understanding the Deployment Process
- Kubeflow Configuration and Deployment
- Download and configure kfctl
- Deploy Kubeflow to EKS
- Confirm EKS Deployment
- Kubeflow Configuration and Deployment
- Customize the Kubeflow Deployment
- Customize Authentication
- Resizing EKS Clusters
- Deleting EKS Clusters
- Adding Logging
- Troubleshooting Deployments
- Summary
- 7. Running Kubeflow on Azure
- Overview of the Azure Cloud Platform
- Key Azure Components
- Storage on Azure
- File storage
- Disk storage
- Blob Storage
- Azure Data Lake Storage Gen2
- Archive storage
- Avere vFXT
- The Azure Security Model
- Authentication and authorization
- Overview of the Azure Cloud Platform
- Service Accounts
- Resources and Resource Groups
- Azure Virtual Machines
- Containers and Managed Azure Kubernetes Services
- The Azure CLI
- Installing the Azure CLI
- macOS install
- Windows install
- Debian and Ubuntu (x86_64)
- Installing the Azure CLI
- Installing Kubeflow on Azure Kubernetes
- Azure Login and Configuration
- Create an AKS Cluster for Kubeflow
- Creating an Azure resource group
- Creating an AKS cluster for Kubeflow
- Kubeflow Installation
- Get Azure credentials
- Download, install, and configure kfctl
- Set up environment variables for kfctl
- Setting the CONFIG environment variable
- Setting the Kubeflow deployment environment variables
- Kubeflow deployment with kfctl
- Confirm Kubeflow deployment
- Authorizing Network Access to Deployment
- Summary
- 8. Model Serving and Integration
- Basic Concepts of Model Management
- Understanding Training Models Versus Model Inference
- Building an Intuition for Model Integration
- Scaling Model Inference Throughput
- Developing example inference-per-second forecasts
- Model Management
- Basic Concepts of Model Management
- Introduction to KFServing
- Advantages of Using KFServing
- Core Concepts in KFServing
- InferenceService
- Endpoint
- Predictor
- Explainer
- Transformers
- Leveraging canarying with KFServing
- Outlier detection
- Concept drift
- Supported Pre-Built Model Servers
- InferenceService and storage provider support
- Google Cloud Storage
- S3-compatible object storage
- Azure Blob Storage
- Local container filesystem
- Persistent volume claim
- InferenceService and storage provider support
- KFServing Security Model
- Managing Models with KFServing
- Installing KFServing on a Kubernetes Cluster
- Installing KFServing standalone on Minikube
- Installing KFServing on a Kubernetes Cluster
- Deploying a Model on KFServing
- Deploying a Python TensorFlow model as an InferenceService
- Deploy InferenceService with custom model serving strategy
- Managing Model Traffic with Canarying
- Deploying a Custom Transformer
- Roll Back a Deployed Model
- Removing a Deployed Model
- Summary
- A. Infrastructure Concepts
- Public Key Infrastructure
- Authentication
- Kubeflow and Authentication
- Authorization
- Authorization and Role-Based Access Control
- Lightweight Directory Access Protocol
- Kerberos
- Transport Layer Security
- X.509 Cert
- Webhook
- Active Directory
- Identity Providers
- Identity-Aware Proxy (IAP)
- IAP and Google Cloud Platform
- OAuth
- OpenID Connect
- End-User Authentication with JWT
- Simple and Protected GSS_API Negotiation Mechanism
- Dex: A Federated OpenID Connect Provider
- Dex and Kerberos
- Service Accounts
- The Control Plane
- Options for Securing the Control Plane
- B. An Overview of Kubernetes
- Core Kubernetes Concepts
- Pod
- Object Spec and Status
- Describing a Kubernetes Object
- Submitting Containers to Kubernetes
- Kubernetes Resource Model
- Custom Resources, Controllers, and Operators
- Custom Controllers
- Custom Resource Definition
- Core Kubernetes Concepts
- C. Istio Operations and Kubeflow
- Service Mesh Management with Istio
- Istio Architecture
- Control plane
- Data plane
- Istio Architecture
- Traffic Management
- Virtual services
- Destination rules
- Gateways
- Service Mesh Management with Istio
- Istio Security Architecture
- Policies
- Istio identity
- Istio authentication
- Istio Authorization and Role-Based Access Control
- Authorization policies
- ServiceRole
- ServiceRoleBinding
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
FinOps brings financial accountability to the variable spend model of cloud. Used by the majority of global enterprises, this management practice has grown from a fringe activity to the de facto discipline managing cloud spend. In this book, authors J.R. Storment and Mike Fuller outline the proce...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Edge AI is transforming the way computers interact with the real world, allowing IoT devices to make decisions using the 99% of sensor data that was previously discarded due to cost, bandwidth, or power limitations. With techniques like embedded machine learning, developers can capture human intu...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Why is it difficult for so many companies to get digital identity right? If you're still wrestling with even simple identity problems like modern website authentication, this practical book has the answers you need. Author Phil Windley provides conceptual frameworks to help you make sense of all ...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
Python was recently ranked as today's most popular programming language on the TIOBE index, thanks to its broad applicability to design and prototyping to testing, deployment, and maintenance. With this updated fourth edition, you'll learn how to get the most out of Python, whether you're a profe...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
296.65 zł
349.00 zł(-15%) -
With the accelerating speed of business and the increasing dependence on technology, companies today are significantly changing the way they build in-house business solutions. Many now use low-code and no code technologies to help them deal with specific issues, but that's just the beginning. Wit...
Building Solutions with the Microsoft Power Platform Building Solutions with the Microsoft Power Platform
(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Companies are scrambling to integrate AI into their systems and operations. But to build truly successful solutions, you need a firm grasp of the underlying mathematics. This accessible guide walks you through the math necessary to thrive in the AI field such as focusing on real-world application...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
DevOps engineers, developers, and security engineers have ever-changing roles to play in today's cloud native world. In order to build secure and resilient applications, you have to be equipped with security knowledge. Enter security as code.In this book, authors BK Sarthak Das and Virginia Chu d...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
With the increasing use of AI in high-stakes domains such as medicine, law, and defense, organizations spend a lot of time and money to make ML models trustworthy. Many books on the subject offer deep dives into theories and concepts. This guide provides a practical starting point to help develop...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Why are so many companies adopting GitOps for their DevOps and cloud native strategy? This reliable framework is quickly becoming the standard method for deploying apps to Kubernetes. With this practical, developer-oriented book, DevOps engineers, developers, IT architects, and SREs will learn th...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
262.65 zł
309.00 zł(-15%) -
Learn the essentials of working with Flutter and Dart to build full stack applications that meet the needs of a cloud-driven world. Together, the Flutter open source UI software development kit and the Dart programming language for client development provide a unified solution to building applica...(0,00 zł najniższa cena z 30 dni)
220.15 zł
259.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
W przypadku usługi "Druk na żądanie" termin dostarczenia przesyłki może obejmować także czas potrzebny na dodruk (do 10 dni roboczych)
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.


Oceny i opinie klientów: Kubeflow Operations Guide Josh Patterson, Michael Katzenellenbogen, Austin Harris (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.