İçerik
S:
Konteynırlama, bir makine öğrenmesi proje ortamı için nasıl iyi bir seçim olabilir?
A:
Bazı şirketler, konteyner kurulumlarının platformlar ve yazılım ortamları açısından sunduğu avantajlara dayanarak, makine öğrenme projeleri için konteynerleşmeye doğru ilerliyor.
Makine öğrenmesi karmaşıktır - algoritmaların kendisi veriler üzerinde çok ayrıntılı ve karmaşık eylemler gerçekleştirir. Bununla birlikte, değer önerisi, bir şekilde, oldukça basittir - makine öğrenme algoritmaları, depolama ortamlarından gelen veriler üzerinde çalışır.
Kapların kullanımı, mühendislerin verileri makine öğrenme ortamına nasıl koyduğunu ve algoritmaların nasıl çalıştığını içerir.
Mühendisler kapsayıcı sanallaştırmayı veriyi saklamak veya algoritmaları çalıştıran kodu dağıtmak için kullanabilirler. Her ne kadar konteynerler veriler için faydalı olabilse de, asıl faydaları muhtemelen algoritma kodunu kullanmak için kullanılmasıdır.
Konteyner mimarileri bağımsız uygulamalar ve kod tabanları içerir. Her bir kapsayıcı kendi işletim sistemi klonunu alır ve içinde yaşayan uygulama veya kod işlevi için tam bir çalışma ortamı elde eder.
Sonuç olarak, her bir kapta bulunan bireysel uygulamalar, mikro hizmetler veya kod tabanları çok yönlü şekillerde dağıtılabilir. Farklı platformlarda ve farklı ortamlarda dağıtılabilirler.
Şimdi, çeşitli algoritmaların çeşitli veri parçaları üzerinde tekrarlamalı bir şekilde çalışması gereken bir makine öğrenme projesini hızlandırmaya çalıştığınızı varsayalım. Platformlar arası zorluklarla veya bağımlılık sorunları veya çıplak metal dağıtımının zor olduğu durumlarla uğraşmaktan yorulursanız, konteynerler çözüm olabilir.
Temel olarak, kaplar kod barındırmak için bir yol sağlar. Uzmanlar, iyi sonuçlar almak için kapları depolanmış verilere karşı dağıtma konusunda konuşurlar.
“(Uygulamalar) hemen hemen hiçbir taşıma veya test gerektirmeden çok sayıda platformda karıştırılabilir ve eşleştirilebilir” dedi. David Linthicum, makine konteynırları için kapların değerini açıklayan bir TechBeacon makalesinde yazıyor: çok dağınık bir ortamda çalışabilirler ve bu kapları uygulamaların analiz ettiği verilere yakın bir yere yerleştirebilirsiniz. ”
Linthicum, makine öğrenme servislerini mikro servisler olarak gösterme konusunda konuşmaya devam ediyor. Bu, harici uygulamalara (kap tabanlı veya değil), kodu uygulama içinde taşımak zorunda kalmadan herhangi bir zamanda bu hizmetleri kullanma yetkisi verir.
Çok basit bir anlamda, konteyner dağıtımı tamamen makine öğrenme programının işlevselliğini daha uyarlanabilir hale getirmekle ilgilidir - silolar ve gereksiz bağlantılar ile - ve yine bir projeyi engelleyebilecek bağımlılıklarla - yapmak. Yalın, ortalama bir makine öğrenme projesi için, eğer algoritmaların veya uygulamaların veya fonksiyonların ayrı ayrı bölümleri kapların içine yerleştirilmişse, bu kendi kendine yeten parçaları mikro idare etmek ve buna göre karmaşık makine öğrenme ürünü projeleri oluşturmak kolaydır.