- 设计深度学习系统/智能系统与技术丛书
- - 作者：(美)王迟//司徒杰鹏|责编:刘锋|译者:薛明//刘毅冰
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111771173
  - 出版日期：2025/01/01
  - 页数：280
- 售价：43.6

内容大纲
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些人工智能功能集成到产品中的软件工程师。
作者介绍
目录
译者序
序
前言
深度学习系统架构参考
第1章  深度学习系统介绍
  1.1  深度学习开发周期
    1.1.1  深度学习产品开发周期的阶段
    1.1.2  开发周期中的角色
    1.1.3  深度学习开发周期实例演练
    1.1.4  项目开发的规模化
  1.2  深度学习系统设计概述
    1.2.1  参考系统架构
    1.2.2  关键组件
    1.2.3  关键用户场景
    1.2.4  定制你自己的设计
    1.2.5  在Kubernetes上构建组件
  1.3  构建深度学习系统与开发模型之间的区别
  总结
第2章  数据集管理服务
  2.1  理解数据集管理服务
    2.1.1  为什么深度学习系统需要数据集管理
    2.1.2  数据集管理设计原则
    2.1.3  数据集的悖论特性
  2.2  浏览一个示例数据集管理服务
    2.2.1  与示例服务互动
    2.2.2  用户、用户场景和整体架构
    2.2.3  数据摄取API
    2.2.4  训练数据集获取API
    2.2.5  内部数据集存储
    2.2.6  数据模式
    2.2.7  添加新的数据集类型（IMAGE_CLASS）
    2.2.8  服务设计回顾
  2.3  开源方法
    2.3.1  Delta Lake和Apache Spark家族的Petastorm
    2.3.2  基于云对象存储的Pachyderm
  总结
第3章  模型训练服务
  3.1  模型训练服务：设计概述
    3.1.1  为什么要使用模型训练服务
    3.1.2  训练服务设计原则
  3.2  深度学习训练代码模式
    3.2.1  模型训练工作流
……
第4章  分布式训练
第5章  超参数优化服务
第6章  模型服务设计
第7章  模型服务实践
第8章  元数据和工件存储
第9章  工作流编排
第10章  生产部署路径

附录A  一个“Hello World”深度学习系统
附录B  现有解决方案调查
附录C  使用Kubeflow Katib创建HPO服务

内容大纲

作者介绍

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