
会员
Serverless架构下的AI应用开发:入门、实战与性能优化
刘宇 田初东等更新时间:2022-07-20 18:00:00
最新章节:8.3.6 善于利用平台特性开会员,本书免费读 >
这是一部指导读者在Serverless架构下开发、部署和运维机器学习项目的实战性著作。本书由阿里巴巴官方出品,来自阿里云和蚂蚁集团的Serverless产品专家、AI算法专家、Serverless解决方案架构师、Serverless工具链技术负责人联合撰写,全方位地梳理和总结了阿里在Serverless架构下的机器学习实战经验,得到了企业界和学术界的10余位专家的高度认可。具体内容上,本书主要包含如下几个方面:(1)Serverless架构基础详细介绍了Serverless架构的概念、特点和应用场景,Serverless架构下的应用开发、部署的流程和方法,以及传统的Web框架如何向Serverless架构迁移和部署,这些都是在Serverless架构下开发和部署应用必备的基础知识。(2)机器学习算法和机器学习框架在Serverless架构下的应用详细讲解了支持向量机、神经网络等各种机器学习常用的算法和模型,以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4种主流深度学习框架与Serverless架构的结合,为读者在Serverless架构下开发机器学习应用打下基础。(3)Serverless架构下的机器学习项目实战首先通过几个实战案例讲解了图像识别、模型升级、情感分析等机器学习领域的高频应用的Serverless化,为传统的AI应用迁移和部署到Serverless架构给出指引;然后通过两个综合案例讲解了机器学习应用在Serverless架构上从设计、开发、部署到运维的全流程。(4)Serverless应用性能优化总结了Serverless架构下应用性能优化的方法和经验,比如冷启动的优化方案、开发注意事项等。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2022-06-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
Serverless架构下的AI应用开发:入门、实战与性能优化最新章节
查看全部- 8.3.6 善于利用平台特性
- 8.3.5 如何实现WebSocket
- 8.3.4 应用组成结构注意事项
- 8.3.3 慎用部分Web框架的特性
- 8.3.2 文件读写与持久化方法
- 8.3.1 如何上传文件
- 8.3 应用开发注意事项
- 8.2.2 开发者侧降低冷启动影响的方案
- 8.2.1 云厂商侧的冷启动优化方案
- 8.2 警惕冷启动
刘宇 田初东等
主页
最新上架
- 会员
巧用ChatGPT轻松学演讲
本书分为23章,从基础的演讲知识入手,到演讲稿的写作技巧,再到指导读者如何有效地利用ChatGPT进行演讲稿写作和演讲练习,最后通过实际的行业案例进行深入的学习和实战应用。使读者不仅可以学习演讲的相关知识,还能对如何利用ChatGPT进行有效的演讲有所理解。计算机19.1万字 - 会员
DeepSeek原理与项目实战:大模型部署、微调与应用开发
DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI(ArtificialIntelligence)大模型,融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术,具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章,涵盖理论解析、技术实现和应用实践。本书通过深度讲解与实用案例相结合计算机17万字 - 会员
AI原生应用开发:提示工程原理与实战
本书结合AI原生应用落地的大量实践,系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用,涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板,而是帮助读者深入理解和应用提示设计技巧,以找到决定大语言模型输出的关键因子,进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。本书计算机18.2万字 - 会员
设计深度学习系统
本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连接方式,然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在开始时讨论需求,接着介绍设计原则和示例服务/代码,并评估开源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工作原理,以及如何开发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一计算机18.1万字 - 会员
大模型应用开发:核心技术与领域实践
本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写,一本书打通大模型的技术原理与应用实践壁垒,深入大模型3步工作流程,详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案,全流程讲解6个典型场景的应用开发实践。本书共10章,从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。基础知识(第1章)介绍大模型定义、应用现状、存在的问题,以及发展趋势。原理与技术(第2和3章)详细讲解大计算机12.3万字 - 会员
知识图谱从0到1:原理与Python实战
本书旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念。通过清晰的解释和实例,读者将深入了解知识图谱的构建、表示、推理等关键知识点。此外,本书通过提供代码实战,引导读者亲自动手构建知识图谱,并应用各种技术和工具进行实践。这种实践性的讲解方法可帮助读者更深入地理解知识图谱的实际应用。本书的目标是帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念,并通过代码实战构建知识图谱。同时,本书也提供了关于大语言模型与知识图谱计算机9.6万字 - 会员
巧用ChatGPT快速提高职场晋升力
本书共分为10章,从ChatGPT的基本知识、技术原理和应用场景出发,探讨了如何运用ChatGPT提升职场竞争力。计算机11.4万字 - 会员
人工智能基础与应用
本书主要介绍了人工智能的基础知识和实用技术。本书共8章,包括“人工智能:开启智慧新时代”“Python:人工智能开发语言”“线性回归:预测未来趋势”“分门别类:帮你‘分而治之’”“物以类聚:发现新簇群”“个性化推荐:主动满足你的需求”“语音识别:让机器对你言听计从”“人脸识别:机器也认识你”。本书以培养学生人工智能素养、人工智能思维和人工智能基本应用能力为设计理念,在内容的选取和安排上符合学生的学计算机12.9万字 - 会员
机器学习的算法分析和实践
本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最计算机7.4万字