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人工智能云平台——原理、设计与应用 - 孙皓,郑歆慰,张文凯
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2024-04-30 08:39:00
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  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
  • 引言
  • 第1章 人工智能云平台简介
    • 1.1 人工智能发展
    • 1.2 人工智能云平台
    • 1.3 云计算与人工智能云平台
    • 1.4 智能框架与人工智能云平台
    • 1.5 人工智能云平台的主要环节与基本组成
    • 1.6 小结
    • 参考文献
  • 第2章 人工智能云平台案例概览
    • 2.1 谷歌AI云平台
    • 2.2 微软Azure机器学习平台
    • 2.3 亚马逊 SageMaker平台
    • 2.4 企业自有智能平台
    • 2.5 小结
    • 参考文献
  • 第3章 共享存储与数据管理
    • 3.1 基本概念
    • 3.2 古老而有活力的NFS
    • 3.3 活跃于超算领域的Lustre
    • 3.4 数据集管理
    • 3.5 小结
    • 参考文献
  • 第4章 资源管理与调度
    • 4.1 概述
    • 4.2 Docker简介
    • 4.3 任务调度系统架构简介
    • 4.4 基于YARN的调度系统实现
    • 4.5 基于Kubernetes的调度系统实现
    • 4.6 小结
    • 参考文献
  • 第5章 运维监控系统
    • 5.1 Prometheus概述
    • 5.2 数据采集之Exporter
    • 5.3 数据格式与编程——Prometheus查询语言
    • 5.4 数据可视化之Grafana
    • 5.5 告警系统之AlertManager
    • 5.6 小结
    • 参考文献
  • 第6章 机器学习框架
    • 6.1 SciPy
    • 6.2 scikit-learn
    • 6.3 Pandas
    • 6.4 Spark MLlib和Spark ML
    • 6.5 XGBoost
    • 6.6 TensorFlow
    • 6.7 PyTorch
    • 6.8 其他
    • 6.9 小结
    • 参考文献
  • 第7章 分布式并行训练
    • 7.1 并行训练概述
    • 7.2 并行编程工具
    • 7.3 深度学习中的并行
    • 7.4 小结
    • 参考文献
  • 第8章 自动机器学习
    • 8.1 AutoML概述
    • 8.2 特征工程
    • 8.3 模型选择
    • 8.4 优化算法选择
    • 8.5 神经架构搜索
    • 8.6 搜索优化和评估
    • 8.7 小结
    • 参考文献
  • 第9章 模型构建与发布
    • 9.1 模型构建流程
    • 9.2 基于TensorFlow构建方案
    • 9.3 基于Seldon Core的模型部署
    • 9.4 小结
    • 参考文献
  • 第10章 可视化开发环境
    • 10.1 Jupyter Notebook
    • 10.2 PyCharm
    • 10.3 Visual Studio Code
    • 10.4 code-server
    • 10.5 TensorBoard
    • 10.6 小结
    • 参考文献
  • 第11章 DIGITS实践
    • 11.1 DIGITS配置
    • 11.2 DIGITS示例
    • 11.3 DIGITS源码解析
    • 11.4 小结
    • 参考文献
  • 第12章 Kubeflow实践
    • 12.1 什么是Kubeflow?
    • 12.2 Kubeflow部署
    • 12.3 JupyterHub
    • 12.4 Kubeflow-operator
    • 12.5 Katib
    • 12.6 小结
    • 参考文献
  • 第13章 OpenPAI实践
    • 13.1 直观感受
    • 13.2 平台架构
    • 13.3 集群运维
    • 13.4 OpenPAI代码导读
    • 13.5 小结
    • 参考文献
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