設計深度學習系統 Designing Deep Learning Systems: A Software Engineer's Guide

Wang, Chi, Szeto, Donald 薛明 劉毅冰

設計深度學習系統

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商品描述

本書主要從軟件開發者的角度探討如何構建和設計深度學習系統。作者首先描述一個典型的深度學習系統的整體，包括其主要組件以及它們之間的連接方式，然後在各個單獨的章節中深入探討這些主要組件。對於具體介紹的章節，會在開始時討論需求，接著介紹設計原則和示例服務/代碼，並評估開源解決方案。通過閱讀本書，讀者將能夠瞭解深度學習系統的工作原理，以及如何開發每個組件。本書的主要讀者對象是想要從事深度學習平臺工作或將一些人工智能功能集成到產品中的軟件工程師。

目錄大綱

譯者序
序
前言
深度學習系統架構參考
第1章  深度學習系統介紹
  1.1  深度學習開發周期
    1.1.1  深度學習產品開發周期的階段
    1.1.2  開發周期中的角色
    1.1.3  深度學習開發周期實例演練
    1.1.4  項目開發的規模化
  1.2  深度學習系統設計概述
    1.2.1  參考系統架構
    1.2.2  關鍵組件
    1.2.3  關鍵用戶場景
    1.2.4  定製你自己的設計
    1.2.5  在Kubernetes上構建組件
  1.3  構建深度學習系統與開發模型之間的區別
  總結
第2章  數據集管理服務
  2.1  理解數據集管理服務
    2.1.1  為什麼深度學習系統需要數據集管理
    2.1.2  數據集管理設計原則
    2.1.3  數據集的悖論特性
  2.2  瀏覽一個示例數據集管理服務
    2.2.1  與示例服務互動
    2.2.2  用戶、用戶場景和整體架構
    2.2.3  數據攝取API
    2.2.4  訓練數據集獲取API
    2.2.5  內部數據集存儲
    2.2.6  數據模式
    2.2.7  添加新的數據集類型（IMAGE_CLASS）
    2.2.8  服務設計回顧
  2.3  開源方法
    2.3.1  Delta Lake和Apache Spark家族的Petastorm
    2.3.2  基於雲對象存儲的Pachyderm
  總結
第3章  模型訓練服務
  3.1  模型訓練服務：設計概述
    3.1.1  為什麼要使用模型訓練服務
    3.1.2  訓練服務設計原則
  3.2  深度學習訓練代碼模式
    3.2.1  模型訓練工作流
……
第4章  分佈式訓練
第5章  超參數優化服務
第6章  模型服務設計
第7章  模型服務實踐
第8章  元數據和工件存儲
第9章  工作流編排
第10章  生產部署路徑

附錄A  一個“Hello World”深度學習系統
附錄B  現有解決方案調查
附錄C  使用Kubeflow Katib創建HPO服務

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