Sisu
K:
Kuidas saab konteinerimine olla hea valik masinõppe projektikeskkonna jaoks?
A:
Mõned ettevõtted liiguvad masinõppeprojektide konteineriseerimise poole, mis põhineb mõnel eelisel, mida konteinerite seadistused pakuvad platvormide ja tarkvarakeskkondade osas.
Masinõpe on keeruline - algoritmid ise teostavad andmetega väga palju väga üksikasjalikke ja keerukaid toiminguid. Väärtuse pakkumine on mõnes mõttes siiski üsna lihtne - masinõppe algoritmid töötavad salvestuskeskkondadest saabuvate andmetega.
Konteinerite kasutamine hõlmab seda, kuidas insenerid panevad andmed masinõppe keskkonda ja kuidas algoritmid töötavad.
Insenerid saavad konteineri virtualiseerimist kasutada andmete majutamiseks või algoritme käivitava koodi juurutamiseks. Ehkki mahutid võivad andmete jaoks abiks olla, tuleb nende peamiseks eeliseks tõenäoliselt nende kasutamine algoritmi koodi majutamisel.
Konteineriarhitektuuridel on autonoomsed rakendused ja koodialused. Iga konteiner saab oma opsüsteemi klooni ja selle sees asuva rakenduse või koodifunktsioonide komplekti jaoks saab täieliku töökeskkonna.
Selle tulemusel saab igas konteineris olevaid üksikuid rakendusi, mikroteenuseid või koodialuseid kasutada väga mitmekülgselt. Neid saab juurutada erinevatel platvormidel ja erinevates keskkondades.
Oletame nüüd, et proovite üles tõsta masinõppe projekti, kus erinevad algoritmid peavad iteratiivsel viisil töötama erinevate andmetega. Kui olete tüdinud platvormidevaheliste väljakutsete või sõltuvusprobleemidega tegelemisest või olukordadest, kus paljasmetalli juurutamine on keeruline, võivad lahendused olla konteinerid.
Põhimõtteliselt pakuvad konteinerid koodi hostimiseks. Eksperdid räägivad konteinerite kasutuselevõtmisest salvestatud andmetega, et saada häid tulemusi.
”(Rakendusi) saab segada ja sobitada suvalises arvul platvormides, praktiliselt pole vaja teisaldamist ega testimist,” kirjutab David Linthicum TechBeaconi artiklis, mis selgitab masinõppeprojektide konteinerite väärtust, “kuna need on konteinerites olemas , saavad nad töötada hajutatud keskkonnas ja saate need konteinerid paigutada nende andmete lähedale, mida rakendused analüüsivad. ”
Linthicum jätkab masinõppe teenuste paljastamist mikroteenustena. See võimaldab välistel rakendustel - konteineripõhistel või mitte - kasutada neid teenuseid igal ajal ilma, et peaksite koodi rakendusesiseselt teisaldama.
Päris põhimõttes tähendab konteinerite juurutamine masinõppeprogrammi funktsionaalsuse muutmist kohandatavaks - silode ja ebavajalike ühenduste kaotamine - ja jällegi sõltuvusi -, mis võivad projekti rikkuda. Lahja, keskmise masinõppe projekti puhul, kui algoritmide või rakenduste või funktsioonide üksikud osad asuvad mahutites, on neid iseseisvaid tükke lihtne mikrolülitada ja vastavalt luua keerukaid masinõppe tooteprojekte.