प्रश्न:
मशीन सीखने की परियोजना के माहौल के लिए कंटेनरीकरण एक अच्छा विकल्प कैसे हो सकता है?
ए:कुछ कंपनियां मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए कंटेनरीकरण की ओर बढ़ रही हैं, कुछ ऐसे फायदे हैं जो कंटेनर सेटअप प्लेटफॉर्म और सॉफ्टवेयर वातावरण के संदर्भ में प्रदान करते हैं।
मशीन लर्निंग जटिल है - एल्गोरिदम स्वयं डेटा पर बहुत विस्तृत और जटिल क्रियाएं करते हैं। हालांकि, मूल्य प्रस्ताव कुछ मायनों में, बहुत सरल है - मशीन लर्निंग एल्गोरिदम भंडारण वातावरण से आने वाले डेटा पर काम करते हैं।
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कंटेनरों के उपयोग में शामिल हैं कि इंजीनियर कैसे मशीन को सीखने के माहौल में डालते हैं, और एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं।
इंजीनियर कंटेनर वर्चुअलाइजेशन का उपयोग या तो डेटा को घर में करने के लिए कर सकते हैं, या एल्गोरिदम को चलाने वाले कोड को तैनात करने के लिए कर सकते हैं। यद्यपि कंटेनर डेटा के लिए सहायक हो सकते हैं, लेकिन उनका मुख्य लाभ संभवतः उनके घर एल्गोरिथ्म कोड के उपयोग में आता है।
कंटेनर आर्किटेक्चर में स्व-निहित ऐप्स और कोडबेस हैं। प्रत्येक कंटेनर को अपना स्वयं का ऑपरेटिंग सिस्टम क्लोन मिलता है, और इसे ऐप या कोड फ़ंक्शन सेट के लिए पूर्ण ऑपरेटिंग वातावरण मिलता है जो इसके अंदर रहता है।
नतीजतन, प्रत्येक कंटेनर में मौजूद व्यक्तिगत एप्लिकेशन, माइक्रोसिस्ट या कोडबेस बहुत बहुमुखी तरीकों से तैनात किए जा सकते हैं। उन्हें विभिन्न प्लेटफार्मों और विभिन्न वातावरणों में तैनात किया जा सकता है।
अब, मान लीजिए कि आप एक मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को तैयार करने की कोशिश कर रहे हैं जिसमें विभिन्न एल्गोरिदम को डेटा के विभिन्न टुकड़ों पर पुनरावृत्त तरीके से काम करना है। यदि आप क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म चुनौतियों या निर्भरता के मुद्दों या उन स्थितियों से निपटने के लिए थक गए हैं जहां नंगे-धातु की तैनाती मुश्किल है, तो कंटेनर समाधान हो सकते हैं।
अनिवार्य रूप से, कंटेनर होस्ट कोड को एक तरीका प्रदान करते हैं। विशेषज्ञ अच्छे परिणाम प्राप्त करने के लिए संग्रहीत डेटा के खिलाफ कंटेनरों को तैनात करने की बात करते हैं।
"(क्षुधा) मिश्रित और मिलान किया जा सकता है किसी भी संख्या में प्लेटफार्मों के साथ, लगभग कोई पोर्टिंग या परीक्षण की आवश्यकता नहीं है, " डेविड लिनथिकम एक टेकबीकॉन लेख में लिखते हैं जो मशीन सीखने की परियोजनाओं के लिए कंटेनरों के मूल्य पर विस्तार करता है, "क्योंकि वे कंटेनरों में मौजूद हैं।, वे अत्यधिक वितरित वातावरण में काम कर सकते हैं, और आप इन कंटेनरों को उन आंकड़ों के करीब रख सकते हैं जो अनुप्रयोग विश्लेषण कर रहे हैं। "
Linthicum microservices के रूप में मशीन सीखने की सेवाओं को उजागर करने के बारे में बात करता है। यह बाहरी अनुप्रयोगों - कंटेनर-आधारित या नहीं - इन सेवाओं का लाभ उठाने के लिए किसी भी समय आवेदन के अंदर कोड को स्थानांतरित किए बिना अनुमति देता है।
एक बहुत ही बुनियादी अर्थ में, कंटेनर परिनियोजन मशीन सीखने के कार्यक्रम की कार्यक्षमता को अधिक अनुकूल बनाने के बारे में है - सिलोस और अनावश्यक कनेक्शन के साथ दूर करना - और फिर से, निर्भरता - जो एक परियोजना को अपंग कर सकती है। यदि मशीन, एल्गोरिदम या अनुप्रयोगों या कार्यक्षमता के अलग-अलग हिस्सों को कंटेनरों के अंदर रखा जाता है, तो एक दुबले, मतलब मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के लिए, इन स्व-निहित टुकड़ों को सूक्ष्म बनाना और तदनुसार जटिल मशीन लर्निंग उत्पाद परियोजनाएं बनाना आसान है।
