Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS : Accelerate the development of machine learning applications following architectural best practices
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing, 2022
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
AbeBooks-Verkäufer/-in seit 14. August 2006
Zustand: Neu
EUR 80,27
Anzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbArtikelbeschreibung vom Verkäufer
nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Build, train, and deploy large machine learning models at scale in various domains such as computational fluid dynamics, genomics, autonomous vehicles, and numerical optimization using Amazon SageMaker Key Features:Understand the need for high-performance computing (HPC) Build, train, and deploy large ML models with billions of parameters using Amazon SageMaker Learn best practices and architectures for implementing ML at scale using HPC Book Description: Machine learning (ML) and high-performance computing (HPC) on AWS run compute-intensive workloads across industries and emerging applications. Its use cases can be linked to various verticals, such as computational fluid dynamics (CFD), genomics, and autonomous vehicles. This book provides end-to-end guidance, starting with HPC concepts for storage and networking. It then progresses to working examples on how to process large datasets using SageMaker Studio and EMR. Next, you'll learn how to build, train, and deploy large models using distributed training. Later chapters also guide you through deploying models to edge devices using SageMaker and IoT Greengrass, and performance optimization of ML models, for low latency use cases. By the end of this book, you'll be able to build, train, and deploy your own large-scale ML application, using HPC on AWS, following industry best practices and addressing the key pain points encountered in the application life cycle. What You Will Learn:Explore data management, storage, and fast networking for HPC applications Focus on the analysis and visualization of a large volume of data using Spark Train visual transformer models using SageMaker distributed training Deploy and manage ML models at scale on the cloud and at the edge Get to grips with performance optimization of ML models for low latency workloads Apply HPC to industry domains such as CFD, genomics, AV, and optimization Who this book is for: The book begins with HPC concepts, however, it expects you to have prior machine learning knowledge. This book is for ML engineers and data scientists interested in learning advanced topics on using large datasets for training large models using distributed training concepts on AWS, deploying models at scale, and performance optimization for low latency use cases. Practitioners in fields such as numerical optimization, computation fluid dynamics, autonomous vehicles, and genomics, who require HPC for applying ML models to applications at scale will also find the book useful. …
Bestandsnummer des Verkäufers 9781803237015
- Titel
- Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS : Accelerate the development of machine learning applications following architectural best practices
- Autor
- Mani Khanuja
- Verlag
- Packt Publishing
- Veröffentlichungsjahr
- 2022
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1803237015
- ISBN-13
- 9781803237015
- Artikelgewicht
- 712 Gramm
- Abmessungen
- 235x191x21 mm
Build, train, and deploy large machine learning models at scale in various domains such as computational fluid dynamics, genomics, autonomous vehicles, and numerical optimization using Amazon SageMaker.
Key Features
- Understanding the need for High Performance Computing (HPC).
- Build, train, and deploy large ML models with billions of parameters using Amazon SageMaker.
- Best practices and architectures for implementing ML at scale using HPC.
Book Description
Machine Learning (ML) and High Performance Computing (HPC) on AWS run compute intensive workloads across industries and emerging applications. It's use cases can be linked to various verticals like computational fluid dynamics (CFD), genomics, and autonomous vehicles.
The book provides end-to-end guidance starting from HPC concepts for storage and networking. It then goes deeper into part 2, with working examples on how to process large datasets using SageMaker Studio and EMR, build, train, and deploy large models using distributed training. It also covers deploying models to edge devices using SageMaker and IoT Greengrass, and performance optimization of ML models, for low latency use cases.
By the end of this book, you will be able to build, train, and deploy your own large scale ML application, using HPC on AWS, following the industry best practices and addressing the key pain points encountered in the application life cycle.
What you will learn
- Data management, storage, and fast networking for HPC applications
- Analysis and visualization of a large volume of data using Spark
- Train visual transformer model using SageMaker distributed training
- Deploy and manage ML models at scale on cloud and at edge
- Performance optimization of ML models for low latency workloads
- Apply HPC to industry domains like CFD, genomics, AV, and optimization
Who This Book Is For
The book begins with HPC concepts, however, expects you to have prior machine learning knowledge. This book is for ML engineers and Data Scientists, interested in learning advanced topics on using large dataset for training large models using distributed training concepts on AWS, followed by deploying models at scale and performance optimization for low latency use cases. This book is also beneficial for Practitioners in fields such as numerical optimization, computation fluid dynamics, autonomous vehicles, and genomics, who require HPC for applying ML models to applications at scale.
Table of Contents
- High Performance Computing Fundamentals
- Data Management and Transfer
- Compute and Networking
- Data Storage
- Data Analysis
- Distributed Training of Machine Learning Models
- Deploying Machine Learning Models at Scale
- Optimizing and Managing Machine Learning Models for Edge Deployment
- Performance Optimization for Real-time Inference on Cloud
- Visualization
- Computational Fluid Dynamics
- Genomics
- Autonomous Vehicles
- Numerical Optimization
„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
Über die Autorin bzw. den Autor
Farooq Sabir is a research and development expert in machine learning, data science, big data, predictive analytics, computer vision, and image and video processing. He has over 10 years of professional experience.
Shreyas Subramanian helps AWS customers build and fine-tune large-scale machine learning and deep learning models, and rearchitect solutions to help improve the security, scalability, and efficiency of machine learning platforms. He also specializes in setting up massively parallel distributed training, hyperparameter optimization, and reinforcement learning solutions, and provides reusable architecture templates to solve AI and optimization use cases.
„Über diesen Titel“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
AHA-BUCH GmbH
Einbeck, Deutschland
AbeBooks-Verkäufer/-in seit 14. August 2006
Versandkosten von Deutschland nach USA
| Artikel | 7 bis 10 Werktage | 5 bis 7 Werktage |
|---|---|---|
| Erster Artikel | EUR 35,00 | EUR 45,00 |
Zahlungsarten
- Banküberweisung
- PayPal
- Vorauskasse
Shop-Beschreibung
Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.
Spezialisierung
Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & StudiumUnternehmensdaten der Verkäuferin bzw. des Verkäufers
AHA-BUCH GmbH
Garlebsen 48
Einbeck, Deutschland 37574
Verkaufsbedingungen
Impressum
Gesetzliche Anbieterkennung:
AHA-BUCH GmbH
diese vertreten durch den Geschäftsführer Christel Glass
Garlebsen 48
37574 Einbeck
Deutschland
Telefon: 055639996039
Telefax: 055639995974
E-Mail: abebooks@aha-buch.de
USt-IdNr.: DE261904229
eingetragen im Handelsregister des Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter https://ec.europa.eu/odr.
Wir sind seit 25.05.2018 Mitglied der Initiative "FairCommerce".
Nähere Informationen hierzu finden Sie unter www.fair-commerce.de.
Widerrufsrecht
Wenn Sie Verbraucher sind, können Sie gemäß den folgenden Bestimmungen vom Vertrag zurücktreten. Verbraucher ist jede natürliche Person, die zu Zwecken handelt, die nicht ihrer kaufmännischen, gewerblichen, künstlerischen oder beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
Informationen zum Widerrufsrecht
Gesetzliches Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, den Vertrag innerhalb von 14 Tagen ohne Angabe von Gründen zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.
Um das Widerrufsrecht auszuüben, füllen Sie auf unserer Website unter „Meine Einkäufe" in „Mein Nutzerkonto" eine eindeutige Erklärung elektronisch aus und senden Sie sie ab. Wir werden Ihnen unverzüglich eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs auf einem dauerhaften Datenträger (z. B. per E-Mail) übermitteln.
Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Auswirkungen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, erstatten wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die entstehen, wenn Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene günstigste Standardlieferung gewählt haben).
Wir können einen Abzug von der Rückerstattung für den Wertverlust der gelieferten Waren vornehmen, wenn der Verlust auf eine unnötige Behandlung durch Sie zurückzuführen ist.
Wir werden die Rückerstattung unverzüglich und nicht später als 14 Tage nach dem Tag vornehmen, an dem wir über Ihre Entscheidung, diesen Vertrag zu widerrufen, informiert wurden.
Für die Rückerstattung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie für die ursprüngliche Transaktion verwendet haben, es sei denn, Sie haben ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen aufgrund einer solchen Rückerstattung Gebühren berechnet.
Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.
Sie müssen die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, zurücksenden oder übergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zurücksenden. Sie müssen die direkten Kosten der Rücksendung der Waren tragen. Sie haften nur für einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zurückzuführen ist, die nicht zur Prüfung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht gilt nicht für:
- Die Lieferung von Zeitungen, Zeitschriften oder Magazinen mit Ausnahme von Abonnementverträgen; und
- Die Lieferung digitaler Inhalte, die nicht auf einem physischen Medium (z. B. auf einer CD oder DVD) geliefert werden, wenn Sie bei Ihrer Bestellung akzeptiert haben, dass wir mit der Lieferung beginnen können und dass Sie nach Beginn der Lieferung den Vertrag nicht mehr widerrufen können.
Versandbedingungen
Wir liefern Lagerartikel innerhalb von 24 Stunden nach Erhalt der Bestellung aus.
Barsortimentsartikel, die wir über Nacht geliefert bekommen, am darauffolgenden Werktag.
Unser Ziel ist es Ihnen die Artikel in der ökonomischten und effizientesten Weise zu senden.