S:
Kapsayıcılık bir makine öğrenimi proje ortamı için nasıl iyi bir seçim olabilir?
A:Bazı şirketler, konteyner kurulumlarının platformlar ve yazılım ortamları açısından sağladığı bazı faydalara dayanarak makine öğrenme projeleri için konteynerizasyona doğru ilerlemektedir.
Makine öğrenmesi karmaşıktır - algoritmaların kendisi veriler üzerinde çok ayrıntılı ve karmaşık eylemler gerçekleştirir. Bununla birlikte, değer önerisi bazı yönlerden oldukça basittir - makine öğrenme algoritmaları depolama ortamlarından gelen veriler üzerinde çalışır.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Kapların kullanımı, mühendislerin verileri makine öğrenme ortamına nasıl yerleştirdiğini ve algoritmaların nasıl çalıştığını içerir.
Mühendisler, verileri barındırmak veya algoritmaları çalıştıran kodu dağıtmak için kapsayıcı sanallaştırmayı kullanabilir. Kaplar veriler için yardımcı olabilse de, ana yararları muhtemelen algoritma kodunu barındırmak için kullanılır.
Konteyner mimarileri, bağımsız uygulamalar ve kod tabanlarına sahiptir. Her kapsayıcı kendi işletim sistemi klonunu alır ve içinde yaşayan uygulama veya kod işlevi kümesi için tam bir çalışma ortamı elde eder.
Sonuç olarak, her kapsayıcıdaki tek tek uygulamalar, mikro hizmetler veya kod tabanları çok yönlü bir şekilde dağıtılabilir. Farklı platformlara ve farklı ortamlara yerleştirilebilirler.
Şimdi, çeşitli algoritmaların çeşitli veri parçaları üzerinde yinelemeli bir şekilde çalışması gereken bir makine öğrenme projesi geliştirmeye çalıştığınızı varsayalım. Platformlar arası zorluklar veya bağımlılık sorunları veya çıplak metal dağıtımının zor olduğu durumlarla uğraşmaktan yorulduysanız, kaplar çözüm olabilir.
Esasen, kaplar kodu barındırmak için bir yol sağlar. Uzmanlar, iyi sonuçlar almak için kapları depolanan verilere göre dağıtmaktan bahsediyor.
David Linthicum, makine uygulamaları projeleri için kapların değerine değinen bir TechBeacon makalesinde, “(uygulamalar) herhangi bir sayıda platformda karıştırılabilir ve neredeyse hiçbir bağlantı veya test gerekli değildir.”, oldukça dağıtılmış bir ortamda çalışabilir ve bu kapları uygulamaların analiz ettiği verilere yakın yerleştirebilirsiniz. ”
Linthicum, makine öğrenim hizmetlerinin mikro hizmet olarak gösterilmesi hakkında konuşmaya devam ediyor. Bu, harici uygulamaların (kapsayıcı tabanlı olsun olmasın) kodu uygulama içinde taşımak zorunda kalmadan istedikleri zaman kullanmasına olanak tanır.
Çok temel bir anlamda, konteyner dağıtımı, makine öğrenimi programının işlevselliğini daha uyumlu hale getirmekle ilgilidir - siloları ve gereksiz bağlantıları ortadan kaldırmak - ve yine bir projeyi sakat edebilecek bağımlılıklar -. Yalın, ortalama bir makine öğrenimi projesi için, algoritmaların veya uygulamaların veya işlevselliklerin ayrı ayrı bölümleri kapların içine yerleştirilmişse, bu müstakil parçaları mikromek ve buna göre karmaşık makine öğrenimi ürün projeleri oluşturmak kolaydır.
