Boken "MLOps with Red Hat OpenShift" tilbyr en praktisk tilnærming til å bygge og administrere MLOps-pipelines ved bruk av Red Hat OpenShift Data Science. Med fokuset på å utnytte kraften i maskinlæringsarbeidsflyter, gir denne guiden en grundig forståelse av MLOps og livssyklusen til maskinlæringsprosjekter. Lesere vil bli introdusert for sentrale begreper knyttet til MLOps, inkludert dataforberedelse, modelltrening og distribusjon, som sammen danner grunnlaget for MLOps-suksess. Boken tar deg gjennom en steg-for-steg prosess for å tilpasse og konfigurere Red Hat OpenShift Data Science, og videre inn i prosessen med modelltrening, distribusjon og bygge MLOps-pipelines. Ved å begynne med nødvendige konsepter som containere, pods og operatører, gir forfatterne en lettfattelig tilgang til OpenShift sine muligheter som er avgjørende for moderne datavitenskap. I tillegg inkluderer kjøp av den trykte boken eller Kindle-versjonen en gratis PDF-utgave, slik at leserne kan bygge videre på sin læringsopplevelse.
