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构建并优化分布式机器学习系统的方法

《Distributed Machine Learning Patterns》一书详细介绍了如何构建可扩展和高可靠性的机器学习系统。内容涵盖数据摄取、分布式训练、模型服务等方面,以及如何利用Kubernetes、TensorFlow、Kubeflow和Argo Workflows实现任务自动化。通过该书,读者将掌握关键概念与实际案例,并学会在大规模集群上管理和监控机器学习任务。本书适合具备基础机器学习知识的数据分析师、数据科学家和软件工程师。

kubernetes-guide - 深入Kubernetes实践指南 掌握云原生技术精髓
GithubKubernetesdocusaurus云原生实战经验开源项目电子书
Kubernetes实践指南电子书,汇集云原生技术精华。内容简洁实用,涵盖Kubernetes核心知识与应用技巧。支持在线阅读和互动讨论,采用docusaurus构建,鼓励内容贡献。遵循CC BY-NC-SA 4.0许可,可进行非商业性共享。
Machine-Learning-Interviews - 机器学习工程师面试指南,大厂技术面试全攻略
AI EngineeringFAANGGithubMachine Learning大厂面试开源项目面试准备
该指南专为机器学习工程师和应用科学家职位的技术面试设计,特别适用于FAANG等大厂。内容包括算法与数据结构、机器学习编码、系统设计、基础知识和行为面试模块。作者基于自身的面试经验和笔记编写,分享如何有效准备常见面试模块。尽管不同公司的机器学习面试结构有所不同,本指南的模块对其他相关职位也有参考价值,帮助应聘者更好地应对机器学习领域的技术挑战。
LLMs-from-scratch - 简明易懂的GPT类大语言模型构建与训练教程
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本书详细介绍了如何从零开始编码、构建和训练GPT类大语言模型。提供逐步指导、清晰图示和示例,适合教育用途的小型模型开发,并包含大模型预训练权重加载和微调的代码示例。
awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合
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发掘和运用顶尖MLOps工具:该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具,供数据科学家和机器学习工程师选择使用,以简化机器学习流程,优化生产活动。
must-read-papers-for-ml - 精选机器学习和数据科学必读论文资源集
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本项目汇集了数据科学、机器学习和深度学习领域的重要论文和综述文章。涵盖数据预处理、深度学习技术、推荐系统和计算机视觉等多个主题。资源按重要性分类,并提供链接,方便读者学习和追踪最新进展。项目持续更新,欢迎贡献新的学术资源。
docker_practice - 全面的Docker容器技术学习指南
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本书全面介绍Docker技术,涵盖基础概念到高级操作,包括数据管理、网络配置和安全性。内容适合初学者和有经验用户,提供大量实践案例。探讨Kubernetes等容器生态系统重要项目,是掌握容器技术的理想学习资源。
awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台
AIDLGithubJavaMLNLP开源项目
awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域,提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员,帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。
awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南
AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨
飞桨官方出品,提供一站式深度学习学习资源,包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料,适合高校和企业应用。项目内容实时更新,帮助开发者掌握最新深度学习技术,提升专业能力。
lit - 自学AI实践者必备技术书籍精选
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lit项目为自学AI实践者提供了精心策划的技术书籍集锦。涵盖人工智能、数据科学、计算机科学、编程等多个领域的经典著作,从入门到进阶兼具理论深度和实践指导。项目创建者基于个人经验对每本书进行简要介绍,为读者选择合适学习材料提供参考。这一资源有助于系统全面地学习AI相关知识。
data-on-eks - 在Amazon EKS上构建和优化数据和AI/ML平台的综合资源
AI/MLAmazon EKSGithub分布式数据库开源项目数据分析流媒体平台
Data on EKS是一个开源项目,提供全面的Terraform蓝图和最佳实践,帮助在Amazon EKS上扩展和优化数据与AI/ML工作负载。通过AWS Trainium、AWS Inferentia和NVIDIA GPUs等资源,用户可以部署多种解决方案,例如Apache Spark和TensorFlow。访问Data on EKS网站,了解如何创建强大集群,并探索AI/ML平台、数据分析和流处理工具的使用指南,有效管理数据工作负载。
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