当前的IT界有两大高速列车,一是以"Kubernetes”为标杆技术的云计算,二是以"Tensorflow和PyTorch”等为代表的机器学习。如何使二者结合起来,成为近期IT界讨论的热点。Kubeflow的横空出世,有效的连接起了Kubernetes 和各个机器学习的框架,提供了机器学习在Kubernetes上的端到端的解决方案。本书讲解Kubeflow以及其社区的技术栈,包括机器学习的流程编排技术Pipelines、并行模型训练技术TFJob和PyTorchJob等、超参调优技术Katib、服务发布KFServing,机器学习的Python SDK Fairing等,涉及到机器学习的各个方面。本书结合理论和实战,详细阐述了Kubeflow社区的新技术和新方案。最后,展望了Kubeflow的前景和AI Hub的发展趋势。
Kubeflow:云计算和机器学习的桥梁 EPUB, PDF, MOBI, AZW3, TXT, FB2, DjVu, Kindle电子书免费下载。