خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Microservices for Machine Learning: Design, implement, and manage high-performance ML systems with microservices

توضیح فارسی

کتاب «میکروسرویس‌ها برای یادگیری ماشین: طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های یادگیری ماشین با کارایی بالا با استفاده از میکروسرویس‌ها» نوشته‌ی روهیت رانجان، راهنمایی جامع برای معماران نرم‌افزار، مهندسان داده و توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به‌صورت مقیاس‌پذیر و قابل مدیریت پیاده‌سازی کنند. نویسنده با رویکردی عملی، اصول طراحی معماری میکروسرویس را توضیح می‌دهد و نشان می‌دهد چگونه می‌توان مدل‌های یادگیری ماشین را در قالب سرویس‌های مستقل، مستقر و نگهداری کرد.

این کتاب مباحث مهمی همچون چرخه‌عمر مدل‌های ML، استقرار مستمر (CI/CD) برای مدل‌ها، مدیریت داده، مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها، و مدیریت منابع را پوشش می‌دهد. همچنین، نویسنده روش‌هایی برای یکپارچه‌سازی میکروسرویس‌ها با ابزارها و فناوری‌های ابری مانند Kubernetes، Docker و API Gateway ارائه می‌دهد.

با استفاده از مثال‌های واقعی و کدهای نمونه، کتاب نشان می‌دهد که چگونه می‌توان زیرساختی ایجاد کرد که مدل‌ها به‌طور مؤثر به‌روزرسانی شوند و به سرعت به تغییرات داده و نیازهای تجاری پاسخ دهند. این اثر برای افرادی که در تقاطع یادگیری ماشین و مهندسی نرم‌افزار فعالیت می‌کنند، منبعی ارزشمند و کاربردی است.

English Description

“Microservices for Machine Learning: Design, implement, and manage high-performance ML systems with microservices” by Rohit Ranjan is a practical guide for software architects, data engineers, and developers who aim to build scalable, maintainable, and efficient machine learning systems. The author walks readers through the principles of microservices architecture and demonstrates how ML models can be deployed and managed as independent services.

The book covers key topics such as the ML model lifecycle, continuous integration and deployment (CI/CD) for models, data management, model performance monitoring, and resource optimization. It also explores integrating microservices with modern cloud technologies and tools, including Kubernetes, Docker, and API gateways.

Through real-world examples and code snippets, readers learn how to design infrastructure that enables rapid updates, efficient scaling, and seamless adaptation to evolving datasets and business requirements. The focus is on building ML systems that are resilient, flexible, and easy to operate in production environments.

Whether you are a machine learning practitioner seeking better deployment strategies, or a software engineer working to integrate AI into distributed systems, this book offers actionable insights and best practices to bridge the gap between ML development and production deployment.