Q:
Ako môže byť kontajnerizácia dobrou voľbou pre projektové prostredie strojového učenia?
A:Niektoré spoločnosti sa uberajú smerom k kontajnerizácii pre projekty strojového učenia sa na základe niektorých výhod, ktoré ponúka nastavenie kontajnerov, pokiaľ ide o platformy a softvérové prostredie.
Strojové učenie je komplexné - samotné algoritmy vykonávajú na údajoch veľa veľmi podrobných a komplikovaných akcií. Návrh hodnoty je však v niektorých ohľadoch dosť jednoduchý - algoritmy strojového učenia pracujú na údajoch prichádzajúcich z úložných prostredí.
| Zdarma na stiahnutie: Strojové učenie a prečo na tom záleží |
Použitie kontajnerov zahŕňa to, ako inžinieri vkladajú údaje do prostredia strojového učenia a ako algoritmy fungujú.
Inžinieri môžu virtualizáciu kontajnerov použiť buď na uloženie údajov, alebo na nasadenie kódu, ktorý spúšťa algoritmy. Hoci kontajnery môžu byť užitočné pre údaje, ich hlavnou výhodou je pravdepodobne ich použitie na uloženie kódu algoritmu.
Architektúry kontajnerov obsahujú samostatné aplikácie a kódové bázy. Každý kontajner dostane svoj vlastný klon operačného systému a získa úplné operačné prostredie pre súbor funkcií aplikácie alebo kódu, ktorý v ňom žije.
Výsledkom je, že jednotlivé aplikácie, mikroservisy alebo kódové bázy, ktoré sú v každom kontajneri, môžu byť nasadené veľmi univerzálnym spôsobom. Môžu byť nasadené na rôznych platformách a rôznych prostrediach.
Teraz predpokladajme, že sa snažíte vylepšiť projekt strojového učenia, v ktorom rôzne algoritmy musia pracovať na rôznych kusoch údajov iteračným spôsobom. Ak vás už nebaví riešiť problémy naprieč platformami alebo problémy so závislosťami alebo situácie, v ktorých je rozmiestnenie holých kovov obtiažne, riešením môže byť kontajner.
Kontajnery v podstate poskytujú spôsob hostenia kódu. Odborníci hovoria o nasadení kontajnerov oproti uloženým údajom, aby sa dosiahli dobré výsledky.
„(Aplikácie) je možné kombinovať a porovnávať na ľubovoľnom počte platforiem, pričom sa nevyžaduje prakticky žiadne portovanie ani testovanie, “ píše David Linthicum v článku TechBeacon, ktorý vysvetľuje hodnotu kontajnerov pre strojové vzdelávacie projekty, „pretože existujú v kontajneroch, môžu pracovať vo vysoko distribuovanom prostredí a tieto kontajnery môžete umiestniť blízko k údajom, ktoré aplikácie analyzujú. “
Linthicum ďalej hovorí o vystavovaní služieb strojového učenia ako mikroservisov. To umožňuje externým aplikáciám - či už na báze kontajnerov alebo nie - využiť tieto služby kedykoľvek, bez toho, aby ste museli presúvať kód vnútri aplikácie.
Vo veľmi základnom zmysle je nasadenie kontajnerov predovšetkým o tom, aby sa funkčnosť programu strojového učenia prispôsobivejšia - odstraňovanie síl a zbytočných spojení - a opäť závislosti - ktoré môžu projekt ochromiť. V prípade štíhleho stredného projektu strojového vzdelávania, ak sú jednotlivé časti algoritmov alebo aplikácií alebo funkcií umiestnené vo vnútri kontajnerov, je ľahké mikromanažovať tieto samostatné kusy a podľa toho vytvoriť komplexné projekty strojového vzdelávania.
