सामग्री
प्रश्नः
कंटेनरलायझेशन मशीन शिक्षण प्रकल्प वातावरणासाठी एक चांगली निवड कशी असू शकते?
उत्तरः
काही कंपन्या मशीन लर्निंग प्रकल्पांसाठी कंटेनरकरणाकडे वाटचाल करत आहेत, प्लॅटफॉर्म आणि सॉफ्टवेअर वातावरणाच्या बाबतीत कंटेनर सेटअपने दिलेल्या काही फायद्यांच्या आधारे.
मशीन लर्निंग जटिल आहे - अल्गोरिदम स्वत: डेटावर बर्‍याच तपशीलवार आणि गुंतागुंतीच्या क्रिया करतात. तथापि, मूल्य प्रस्तावना काही मार्गांनी अगदी सोपे आहे - मशीन लर्निंग अल्गोरिदम स्टोरेज वातावरणातून आलेल्या डेटावर कार्य करते.
कंटेनरच्या वापरामध्ये अभियंत्यांनी मशीन मशीन वातावरणात डेटा कसा ठेवला आणि अल्गोरिदम कसे कार्य करतात.
एकतर डेटा ठेवण्यासाठी किंवा अल्गोरिदम चालविणारा कोड उपयोजित करण्यासाठी अभियंता कंटेनर व्हर्च्युअलायझेशन वापरू शकतात. जरी कंटेनर डेटासाठी उपयुक्त ठरू शकतात, परंतु त्यांचा मुख्य फायदा कदाचित अल्गोरिदम कोडच्या घरात त्यांचा उपयोग होईल.
कंटेनर आर्किटेक्चर्समध्ये स्वयंपूर्ण अॅप्स आणि कोडबेसेस वैशिष्ट्यीकृत आहेत. प्रत्येक कंटेनरला स्वतःची ऑपरेटिंग सिस्टम क्लोन मिळतो आणि त्यामध्ये राहणारा अ‍ॅप किंवा कोड फंक्शन सेटसाठी त्याला संपूर्ण ऑपरेटिंग वातावरण मिळते.
परिणामस्वरुप, प्रत्येक कंटेनरमध्ये असलेली वैयक्तिक अॅप्स, मायक्रो सर्व्हिसेस किंवा कोडबेस अतिशय अष्टपैलू मार्गाने तैनात केली जाऊ शकतात. ते भिन्न प्लॅटफॉर्मवर आणि भिन्न वातावरणात तैनात केले जाऊ शकतात.
आता, समजा आपण मशीन शिक्षण प्रकल्प तयार करण्याचा प्रयत्न करीत आहात ज्यामध्ये पुनरावलोकनाच्या मार्गाने विविध अल्गोरिदमांना डेटाच्या विविध तुकड्यांवर कार्य करावे लागेल. जर आपण क्रॉस-प्लॅटफॉर्म आव्हाने किंवा अवलंबित्व संबंधी समस्या किंवा ज्यामध्ये बेअर-मेटल तैनाती कठीण आहे अशा परिस्थितींमध्ये सामोरे जाण्याचा कंटाळा आला असेल तर कंटेनर त्याचे निराकरण होऊ शकतात.
मूलत: कंटेनर कोड होस्ट करण्याचा एक मार्ग प्रदान करतात. चांगले परिणाम मिळण्यासाठी तज्ञ संग्रहित डेटाच्या विरूद्ध कंटेनर उपयोजित करण्याबद्दल बोलतात.
"(अॅप्स) कोणत्याही प्लॅटफॉर्ममध्ये मिसळले आणि जुळले जाऊ शकते, अक्षरशः कोणतेही पोर्टिंग किंवा चाचणी आवश्यक नसते," डेव्हिड लिंथिकम टेकबीकन लेखात लिहिलेले आहे जे मशीन शिक्षण प्रकल्पांच्या कंटेनरच्या मूल्याबद्दल सांगते, “कारण ते कंटेनरमध्ये आहेत. , ते अत्यधिक वितरित वातावरणात ऑपरेट करू शकतात आणि आपण हे कंटेनर अनुप्रयोग विश्लेषित करीत असलेल्या डेटा जवळ ठेवू शकता. "
लिंथिकम मायक्रो सर्व्हिसेस म्हणून मशीन शिक्षण सेवा एक्सपोज करण्याविषयी बोलतो. हे बाह्य अनुप्रयोगांना - कंटेनर-आधारित आहे की नाही - अनुप्रयोगांमध्ये कोड हलवल्याशिवाय या सेवांचा लाभ घेण्यासाठी कधीही अनुमती देते.
अगदी मूलभूत अर्थाने, कंटेनर उपयोजन म्हणजे मशीन लर्निंग प्रोग्रामची कार्यक्षमता अधिक अनुकूल करण्यायोग्य करणे - सायलो आणि अनावश्यक कनेक्शनचा नाश करणे - आणि पुन्हा, अवलंबन - जे एखाद्या प्रकल्पाला अपंग बनवू शकते. दुबळ्या, म्हणजे मशीन लर्निंग प्रोजेक्टसाठी, जर अल्गोरिदम किंवा अनुप्रयोग किंवा कार्यक्षमतेचे स्वतंत्र भाग कंटेनरमध्ये ठेवले गेले असतील तर या स्वयं-निर्मित तुकड्यांना मायक्रोमेन्झ करणे आणि त्यानुसार मशीन जटिल शिक्षण प्रकल्प तयार करणे सोपे आहे.