কন্টেন্ট
প্রশ্ন:
মেশিন লার্নিং প্রকল্পের পরিবেশের জন্য কীভাবে ধারককরণ ভাল পছন্দ হতে পারে?
উত্তর:
কিছু সংস্থাগুলি প্ল্যাটফর্ম এবং সফ্টওয়্যার পরিবেশের ক্ষেত্রে কন্টেইনার সেটআপগুলি যে কিছু সুবিধা দেয় সেগুলির ভিত্তিতে মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলির জন্য ধারককরণের দিকে এগিয়ে চলেছে।
মেশিন লার্নিং জটিল - অ্যালগরিদমগুলি নিজেরাই ডেটাতে প্রচুর বিশদ এবং জটিল ক্রিয়া সম্পাদন করে। যাইহোক, মান প্রস্তাবটি কিছু উপায়ে, বেশ সহজ - মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম স্টোরেজ পরিবেশ থেকে আগত ডেটাতে কাজ করে।
পাত্রে ব্যবহারের সাথে ইঞ্জিনিয়াররা কীভাবে ডেটা মেশিন লার্নিং পরিবেশে রাখে এবং কীভাবে অ্যালগরিদমগুলি কাজ করে তা জড়িত।
ইঞ্জিনিয়াররা ডেটা রাখার জন্য ধারক ভার্চুয়ালাইজেশন ব্যবহার করতে পারে বা অ্যালগরিদমগুলি চালিত কোড মোতায়েন করতে পারে। যদিও পাত্রে ডেটাগুলির জন্য সহায়ক হতে পারে তবে তাদের মূল উপকারটি সম্ভবত এলগোরিদিম কোডের জন্য তাদের ব্যবহারে আসে।
ধারক আর্কিটেকচারে স্ব-অন্তর্ভুক্ত অ্যাপ্লিকেশন এবং কোডবেস বৈশিষ্ট্যযুক্ত। প্রতিটি কন্টেইনার তার নিজস্ব অপারেটিং সিস্টেমের ক্লোন পায় এবং এটি এর ভিতরে থাকা অ্যাপ্লিকেশন বা কোড ফাংশন সেটটির জন্য একটি সম্পূর্ণ অপারেটিং পরিবেশ পায়।
ফলস্বরূপ, প্রতিটি পাত্রে থাকা পৃথক অ্যাপ্লিকেশন, মাইক্রোসার্ভেসিস বা কোডবাসগুলি খুব বহুমুখী উপায়ে স্থাপন করা যেতে পারে। এগুলি বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম এবং বিভিন্ন পরিবেশে স্থাপন করা যেতে পারে।
এখন, ধরুন আপনি একটি মেশিন লার্নিং প্রকল্পটি র্যাম্প করার চেষ্টা করছেন যাতে বিভিন্ন অ্যালগরিদমগুলি পুনরাবৃত্তিমূলক উপায়ে বিভিন্ন টুকরো ডেটাতে কাজ করতে হয়। যদি আপনি ক্রস-প্ল্যাটফর্মের চ্যালেঞ্জ বা নির্ভরতা সম্পর্কিত সমস্যা বা বেয়ার-মেটাল মোতায়েন কঠিন এমন পরিস্থিতিতে মোকাবেলা করতে ক্লান্ত হয়ে পড়ে থাকেন তবে পাত্রে সমাধান হতে পারে।
মূলত, ধারকগুলি কোড হোস্ট করার একটি উপায় সরবরাহ করে। বিশেষজ্ঞরা ভাল ফলাফল পেতে স্টোরেজ ডেটার বিরুদ্ধে পাত্রে স্থাপন করার বিষয়ে কথা বলেন।
"(অ্যাপ্লিকেশনগুলি) কোনও প্ল্যাটফর্মের সাথে কার্যত কোনও পোর্টিং বা পরীক্ষার দরকার নেই, মিশ্রিত করা যায় এবং মিলিত হতে পারে," ডেভিড লিন্থিকাম একটি টেকবিকন নিবন্ধে লিখেছেন যা মেশিন লার্নিং প্রকল্পগুলির জন্য ধারকগুলির মূল্য সম্পর্কে ব্যাখ্যা করে, "কারণ সেগুলি পাত্রে রয়েছে in , এগুলি একটি উচ্চ বিতরণ করা পরিবেশে পরিচালনা করতে পারে এবং আপনি এই ধারকগুলিকে অ্যাপ্লিকেশন বিশ্লেষণ করছেন এমন ডেটার নিকটে রাখতে পারেন। "
লিন্থিকাম মেশিন লার্নিং পরিষেবাগুলিকে মাইক্রোসার্ভিসেস হিসাবে প্রকাশ করার বিষয়ে কথা বলতে যান। এটি বাহ্যিক অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে - ধারকভিত্তিক বা না - অ্যাপ্লিকেশনটির অভ্যন্তরে কোডটি সরিয়ে না নিয়ে যেকোন সময় এই পরিষেবাগুলি লাভারেজ করার অনুমতি দেয়।
খুব মৌলিক অর্থে, ধারক মোতায়েনের বিষয়টি মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামের কার্যকারিতাটিকে আরও অভিযোজিত করে তোলা - সিলো এবং অপ্রয়োজনীয় সংযোগগুলি সরিয়ে দিয়ে - এবং আবার নির্ভরতা - যা কোনও প্রকল্পকে পঙ্গু করতে পারে। একটি পাতলা, গড় মেশিন লার্নিং প্রকল্পের জন্য, যদি আলগোরিদিমগুলির পৃথক অংশগুলি বা অ্যাপ্লিকেশনগুলি বা কার্যকারিতাটি ধারকগুলির অভ্যন্তরে রাখা হয় তবে এই স্ব-অন্তর্ভুক্ত টুকরোগুলিকে মাইক্রোম্যানেজ করা এবং তদনুযায়ী জটিল মেশিন লার্নিং পণ্য প্রকল্পগুলি তৈরি করা সহজ।