Designing and managing high-performance machine learning (ML) systems is a complex task that requires a deep understanding of various technologies and their interplay. The book "Microservices for Machine Learning" provides a comprehensive guide to designing, implementing, and managing such systems using microservices architecture. This approach allows for breaking down the overall system into smaller, independent components, each responsible for a specific task, making it easier to maintain, scale, and evolve over time. The book covers the entire lifecycle of an ML system, from conceptualization to deployment and maintenance, and provides practical advice on how to navigate the rapidly changing landscape of ML technology. It emphasizes the importance of understanding the underlying principles of ML and the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state. The book is divided into four parts: Part I provides an overview of ML systems and their importance in today's technology landscape, while Part II delves into the details of designing and implementing microservices for ML. Part III discusses the challenges of deploying and maintaining ML systems in production environments, and Part IV offers guidance on how to evolve and adapt to new technologies and trends.

Проектирование и управление высокопроизводительными системами машинного обучения (ML) является сложной задачей, требующей глубокого понимания различных технологий и их взаимодействия. Книга «Микросервисы для машинного обучения» содержит исчерпывающее руководство по проектированию, внедрению и управлению такими системами с использованием архитектуры микросервисов. Такой подход позволяет разбивать всю систему на более мелкие, независимые компоненты, каждый из которых отвечает за конкретную задачу, что облегчает ее обслуживание, масштабирование и развитие с течением времени. Книга охватывает весь жизненный цикл ML-системы, от концептуализации до развертывания и обслуживания, и содержит практические советы о том, как ориентироваться в быстро меняющейся среде ML-технологии. В ней подчеркивается важность понимания основополагающих принципов МИ и необходимость личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. Книга разделена на четыре части: в части I представлен обзор ML-систем и их важности в современном технологическом ландшафте, а в части II - подробности проектирования и внедрения микросервисов для ML. В части III обсуждаются проблемы развертывания и обслуживания ML-систем в производственных средах, а в части IV предлагаются рекомендации по развитию и адаптации к новым технологиям и тенденциям.

''