ใช้ดอกเกอร์เพื่อลดความเร็วของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างรวดเร็ว

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) โมเดลต่างๆ กําลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม โดยทําให้การตัดสินใจและอัตโนมัติได้อย่างชาญฉลาด อย่างไรก็ตาม การใช้โมเดลเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ อาจท้าทายได้ เนื่องจากความขึ้นต่อกันของสารที่ขึ้นกับระบบ สภาพแวดล้อมที่ไม่สอดคล้องกัน และปัญหาความไม่สอดคล้องกันของปัญหาความน่าดึงดูดใจ โดกเกอร์ให้วิธีแก้ปัญหาด้วยการจัดวางแพลตฟอร์มที่เบากว่า และพกพาแบบบรรจุบรรจุได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยลดกระบวนการสร้างกระบวนการขับเคลื่อนได้

ด๊อคเกอร์คืออะไร?

Doker เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สที่อัตโนมัติให้อัตโนมัติในการใช้โปรแกรม, การปรับขนาด และการจัดการโปรแกรมด้วยการบรรจุบรรจุบรรจุบรรจุบรรจุบรรจุโปรแกรม ร่วมกับสภาพแวดล้อม, การขึ้นต่อกัน, และไลบรารี, การตรวจสอบความสอดคล้องกันของระบบที่แตกต่างกัน

ประโยชน์ จาก การ ใช้ ด อร์ เกอร์ เพื่อ ลด หย่อน ยาน เอ็ม แอล

• [FLT: 0] ความจุ: เครื่องควบคุมสามารถทํางานได้ในระบบใด ๆ โดยติดตั้ง Docker ไว้, โดยไม่คํานึงถึงฮาร์ดแวร์หรือ OS
• [FLT: 0] การลดความน่าดึงดูด: เพื่อให้แน่ใจว่าแบบจําลองดําเนินในสภาพแวดล้อมเดียวกัน ลดแมลงที่เกิดจากความแตกต่างของสิ่งแวดล้อม
• [FLT: 0]. ความเป็นไปได้: ง่ายขึ้น แบบจําลอง ML ในแนวนอนเพื่อจัดการกับความต้องการที่เพิ่มขึ้น
• [FLT: 0]. losifation: เก็บความขึ้นต่อกันของแพกเกจไว้ ป้องกันความขัดแย้งระหว่างโครงการต่างๆ

ขั้น ตอน ต่าง ๆ ที่ จะ ทํา ให้ แบบ จําลอง แบบ เอ็ม แอล โดย ใช้ ด็อก เกอร์

1. บรรจุรุ่นของคุณ

เริ่มด้วยการสร้างแฟ้ม Dogerfile ที่ระบุสภาพแวดล้อม, การขึ้นต่อกัน, และรหัสในการเรียกใช้รุ่น ML เป็นต้น

[FLT: 0] FROM pithon: 3.9-slim

[FLT: 0] WORKDRIR / app

[FLT: 0]. สิ่งที่ต้องการ CPY.txt.

[[FLT: 0]. RUN Ppip install - ar desception

[FLT: 0] COPY.

[FLT: 0].CMD ["Python", "โหมดเซิร์ฟ"]

2. สร้างและทดสอบตัวบรรจุ

ใช้คําสั่ง [FLT: 0] เพื่อสร้างอิมเมจ จากนั้น เรียกใช้มันภายในเครื่องด้วย [FLT: 1) เพื่อทดสอบว่าโมเดลนี้ให้บริการการทํานายอย่างถูกต้อง

3. เชื่อมโยงตัวบรรจุ

กดภาพของคุณที่โดกเกอร์ไปยังกล่องบันทึกย่อ เช่น ดอกเกอร์ฮับ หรือ ลงทะเบียนส่วนตัว เมื่อเซิร์ฟเวอร์ใช้งาน ให้ดึงภาพและเรียกใช้งานคําสั่งดอกเกอร์ ให้ตรวจสอบทันทีและสอดคล้องกันทั่วสภาพแวดล้อม

รูปแบบการวน

การ ใช้ เครื่อง แบบ จําลอง การ เรียน รู้ ของ ด อร์เค อร์ ทํา ให้ ง่าย ขึ้น ที่ จะ ย้าย จาก การ พัฒนา ไป สู่ การ ผลิต.