Некоторые преимущества использования Cog для развёртывания моделей машинного обучения в контейнерах:

• Упрощение работы с Docker. 1 Cog позволяет определить среду с помощью простого файла конфигурации и генерирует образ Docker с оптимальными настройками: базовыми образами Nvidia, эффективным кэшированием зависимостей и т. д.. 1
• Автоматическое определение совместимых комбинаций. 12 Cog знает, какие комбинации CUDA/cuDNN/PyTorch/Tensorflow/Python совместимы, и устанавливает их правильно. 12
• Автоматическое создание сервера HTTP. 12 Cog генерирует HTTP-сервис на основе определения модели, поэтому нет необходимости писать сервер Flask вручную. 2
• Поддержка автоматического работника очереди. 1 Для долго работающих моделей глубокого обучения или пакетной обработки лучше использовать архитектуру с очередью. 1 Cog поддерживает это из коробки. 1
• Возможность работы с облачными хранилищами. 1 Файлы можно читать и записывать напрямую в Amazon S3 и Google Cloud Storage. 1
• Готовность к производству. 1 Модель можно развернуть в любой среде, где работают образы Docker: в собственной инфраструктуре или на платформе Replicate. 1