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将模型投入生产是机器学习面临的基本挑战,MLOps提供了一套经过验证的原则,旨在以可靠和自动化的方式解决这个问题。本书将带读者了解MLOps是什么以及它与DevOps的区别,并展示如何将其付诸实践以操作机器学习模型。 机器学习工程师或任何熟悉数据科学和Python的人将基于MLOps工具和方法(包括AutoML、监控和日志记录)构建基础,然后学习如何在AWS、微软Azure和谷歌云中实现它们。读者交付机器学习系统的速度越快,就越能专注于试图解决的业务问题。
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