В чем заключаются преимущества использования Docker и Kubernetes для развертывания моделей машинного обучения?

Некоторые преимущества использования Docker для развёртывания моделей машинного обучения:

• Согласованность и воспроизводимость. nuancesprog.ru Весь проект с кодом, зависимостями и средой упаковывается в один контейнер. nuancesprog.ru Это гарантирует согласованное выполнение в разных машинах и средах без проблем с совместимостью и контролем версий. nuancesprog.ru
• Простота развёртывания в разных средах. nuancesprog.ru Проект развёртывается с минимальной конфигурацией, без проблем зависимостей или совместимости. nuancesprog.ru
• Скорость. nuancesprog.ru Лёгкие контейнеры Docker запускаются быстро, поэтому код выполняется и тестируется намного скорее, чем традиционными методами. nuancesprog.ru
• Совместная работа команды над одним проектом. nuancesprog.ru Он упаковывается в контейнер с одной для всех рабочей средой, чем упрощается обмен кодом и воспроизведение результатов. nuancesprog.ru

Некоторые преимущества использования Kubernetes для развёртывания моделей машинного обучения:

• Автоматизация развёртывания, масштабирования и управления. www.cyberforum.ru Для ML-моделей это означает возможность обработки пиковых нагрузок, отказоустойчивость и эффективное использование ресурсов. www.cyberforum.ru
• Обособленное рабочее окружение. habr.com У каждой ML-модели должно быть окружение — модули, библиотеки и другие. habr.com В Kubernetes можно запускать модели на нодах с предустановленными версиями драйверов, притом делать это автоматически. habr.com
• Наличие инструментов для ML-экспериментов. habr.com За обучение, сравнение и выбор оптимальных моделей отвечает Kubeflow — платформа машинного обучения, запускающая ML-конвейеры в кластерах Kubernetes. habr.com
• Автомасштабирование. habr.com Kubernetes может автоматически регулировать число используемых ресурсов в зависимости от рабочих нагрузок. habr.com