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O'Reilly Media，Inc.介绍
前言
第1章 MLOps简介
1.1 机器学习工程师和MLOps的兴起
1.2 什么是MLOps
1.3 DevOps和MLOps
1.4 MLOps需求层次
1.5 小结
练习题
独立思考和讨论
第2章 MLOps基础
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2.1 Bash和Linux命令行
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2.2 云端shell开发环境
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2.3 Bash shell和常用命令
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2.4 云计算基础和构建模块
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2.5 云计算入门
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2.6 Python速成课程
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2.7 Python极简教程
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2.8 程序员的数学速成课程
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2.9 机器学习关键概念
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2.10 开展数据科学工作
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2.11 从零开始构建一个MLOps管道
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2.12 小结
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练习题
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独立思考和讨论
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第3章 容器和边缘设备的MLOps
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3.1 容器
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3.2 边缘设备
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3.3 托管机器学习系统的容器
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3.4 小结
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练习题
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独立思考和讨论
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第4章 机器学习模型的持续交付
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4.1 机器学习模型打包
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4.2 机器学习模型持续交付中的基础设施即代码
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4.3 使用云管道
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4.4 小结
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练习题
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独立思考和讨论
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第5章 AutoML和KaizenML
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5.1 AutoML
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5.2 苹果生态系统
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5.3 谷歌的AutoML和边缘计算机视觉
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5.4 Azure的AutoML
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5.5 AWS的AutoML
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5.6 开源AutoML解决方案
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5.7 模型可解释性
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5.8 小结
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练习题
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独立思考和讨论
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第6章 监控和日志
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6.1 云MLOps的可观测性
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6.2 日志记录简介
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6.3 Python中的日志记录
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6.4 监控及可观测性
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6.5 小结
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练习题
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独立思考和讨论
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第7章 AWS的MLOps
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7.1 AWS简介
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7.2 AWS上的MLOps Cookbook
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7.3 AWS Lambda方法
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7.4 将AWS机器学习应用于现实世界
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7.5 小结
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练习题
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独立思考和讨论
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第8章 Azure的MLOps
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8.1 Azure CLI和Python SDK
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8.2 身份认证
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8.3 计算实例
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8.4 部署
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8.5 将模型部署到计算集群
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8.6 部署问题排查
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8.7 Azure机器学习管道
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8.8 机器学习生命周期
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8.9 小结
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练习题
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独立思考和讨论
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第9章 谷歌云平台的MLOps
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9.1 谷歌云平台概览
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9.2 谷歌云平台上的DataOps：应用数据工程
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9.3 机器学习模型运维
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9.4 小结
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练习题
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独立思考和讨论
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第10章 机器学习互操作性
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10.1 为什么互操作性至关重要
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10.2 ONNX：开放式神经网络交换
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10.3 苹果的Core ML
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10.4 边缘集成
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10.5 小结
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练习题
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独立思考和讨论
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第11章 构建MLOps命令行工具和微服务
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11.1 Python打包
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11.2 依赖文件
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11.3 命令行工具
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11.4 微服务
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11.5 机器学习CLI工作流
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11.6 小结
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练习题
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独立思考和讨论
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第12章 机器学习工程和MLOps案例研究
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12.1 在构建机器学习模型时无知带来的难以置信的收益
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12.2 Sqor运动社交网络中的MLOps工程
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12.3 完美技术与现实世界
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12.4 MLOps中的关键挑战
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12.5 实施MLOps的最终建议
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12.6 小结
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练习题
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独立思考和讨论
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附录
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附录A 关键术语
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附录B 技术认证
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附录C 远程工作
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附录D 像VC一样思考你的职业生涯
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附录E 构建MLOps技术组合
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附录F 数据科学案例研究：间歇性禁食
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附录G 附加的教育资源
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附录H 技术项目管理
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文后
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封底
更新时间：2023-11-02 20:41:07
完结共124章
倒序