Machine Learning Engineering on AWS. Operationalize and optimize Generative AI systems and LLMOps pipelines in production - Second Edition Joshua Arvin Lat
(ebook)
(audiobook)
(audiobook)
- Autor:
- Joshua Arvin Lat
- Wydawnictwo:
- Packt Publishing
- Ocena:
Opis
książki
:
Machine Learning Engineering on AWS. Operationalize and optimize Generative AI systems and LLMOps pipelines in production - Second Edition
The widespread of solutions powered by generative AI and large language models has led to a surge in the demand for machine learning engineers capable of building, managing, and scaling complex Gen AI-powered applications and systems.
This book starts by introducing relevant concepts such as Machine Learning Engineering, Generative AI, Large Language Models (LLMs), and MLOps. As you progress through each of the chapters of the book, you will learn how to leverage these concepts as well as various AWS services and solutions to build, manage, and optimize machine learning systems. In addition to this, you'll discover how to automate the LLMOps pipeline, optimize deep learning experiments, and make use of proven deployment strategies when dealing with LLMs. You'll also learn how to create Gen AI applications powered by retrieval-augmented generation (RAG). To help expand your knowledge and elevate your expertise on machine learning engineering, each chapter includes practical examples and clear explanations to help you manage, troubleshoot, and optimize Generative AI systems running on AWS.
By the end of this book, you'll be able to operationalize and secure Generative AI applications on AWS, which will give you the experience and confidence needed for solving a wide variety of ML engineering challenges and requirements.
This book starts by introducing relevant concepts such as Machine Learning Engineering, Generative AI, Large Language Models (LLMs), and MLOps. As you progress through each of the chapters of the book, you will learn how to leverage these concepts as well as various AWS services and solutions to build, manage, and optimize machine learning systems. In addition to this, you'll discover how to automate the LLMOps pipeline, optimize deep learning experiments, and make use of proven deployment strategies when dealing with LLMs. You'll also learn how to create Gen AI applications powered by retrieval-augmented generation (RAG). To help expand your knowledge and elevate your expertise on machine learning engineering, each chapter includes practical examples and clear explanations to help you manage, troubleshoot, and optimize Generative AI systems running on AWS.
By the end of this book, you'll be able to operationalize and secure Generative AI applications on AWS, which will give you the experience and confidence needed for solving a wide variety of ML engineering challenges and requirements.
Wybrane bestsellery
Packt Publishing - inne książki
Dzięki 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.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@helion.pl
Proszę wybrać ocenę!
Proszę wpisać opinię!
Książka drukowana
Proszę czekać...
Oceny i opinie klientów: Machine Learning Engineering on AWS. Operationalize and optimize Generative AI systems and LLMOps pipelines in production - Second Edition Joshua Arvin Lat (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.