Conţinut
Î:
Cum poate fi containerizarea o alegere bună pentru un mediu de proiect de învățare a mașinilor?
A:
Unele companii se îndreaptă către containerizare pentru proiecte de învățare automată, bazate pe unele dintre avantajele pe care le oferă setările de container în ceea ce privește platformele și mediile software.
Învățarea automată este complexă - algoritmii înșiși efectuează o mulțime de acțiuni foarte detaliate și complicate asupra datelor. Cu toate acestea, propunerea de valoare este, în unele moduri, destul de simplă - algoritmii de învățare automată funcționează pe datele care provin din mediile de stocare.
Utilizarea containerelor implică modul în care inginerii introduc datele în mediul de învățare a mașinilor și cum funcționează algoritmii.
Inginerii pot utiliza virtualizarea containerului fie pentru a găzdui datele, fie pentru a implementa codul care rulează algoritmii. Deși containerele pot fi utile pentru date, principalul lor beneficiu vine probabil în utilizarea lor pentru a folosi codul algoritmului.
Arhitecturile containerelor prezintă aplicații independente și baze de cod. Fiecare container primește propria sa clonă a sistemului de operare și primește un mediu de operare complet pentru setul de funcții pentru aplicație sau cod care locuiește în el.
Ca urmare, aplicațiile individuale, microservizele sau codurile de cod care se află în fiecare container pot fi implementate în moduri foarte versatile. Pot fi dislocate în diferite platforme și în diferite medii.
Acum, să presupunem că încercați să dezvoltați un proiect de învățare automată în care diferiți algoritmi trebuie să lucreze la diverse bucăți de date într-un mod iterativ. Dacă te-ai săturat de a face față provocărilor multipl-platformă sau probleme de dependență sau situații în care desfășurarea metalelor goale este dificilă, containerele pot fi soluția.
În esență, containerele oferă o modalitate de a coda gazdă. Experții vorbesc despre dislocarea containerelor cu datele stocate pentru a obține rezultate bune.
"(Aplicațiile) pot fi amestecate și potrivite în orice număr de platforme, practic nu este necesară nici un porting sau testare", scrie David Linthicum într-un articol TechBeacon care expune valoarea containerelor pentru proiecte de învățare automată, "deoarece există în containere , pot funcționa într-un mediu extrem de distribuit și puteți plasa aceste containere aproape de datele pe care le analizează aplicațiile. "
Linthicum continuă să vorbească despre expunerea serviciilor de învățare automată ca microservicii. Acest lucru permite aplicațiilor externe - bazate pe container sau nu - să utilizeze aceste servicii în orice moment, fără a fi necesar să mutați codul în interiorul aplicației.
Într-un sens foarte de bază, implementarea containerelor se referă la îmbunătățirea funcționalității programului de învățare automată - eliminarea silosului și a conexiunilor inutile - și din nou, dependențe - care pot strică un proiect. Pentru un proiect slab, mediu de învățare automată, dacă părțile individuale ale algoritmilor sau aplicațiilor sau funcționalității sunt găzduite în containere, este ușor să micromaniați aceste piese de sine stătătoare și să creați proiecte complexe de produse de învățare automată în consecință.