Un progetto di Machine Learning richiede tempi molto lunghi per rendere operativa la relativa tecnologia e spesso ci si scontra con problemi di compatibilità e complessità del software. Tutto ciò distoglie l’attenzione dall’obiettivo principale: avere un algoritmo di machine learning pienamente funzionante e funzionale al business per cui è stato realizzato.
Google, per semplificare la vita a chi realizza applicazioni di machine learning, ha introdotto i Deep Learning Container.
Cosa sono i Deep Learning Container
I Deep Learning Container sono dei container, vale a dire dei sistemi basati su tecnologia Docker, completamente impacchettati, ottimizzati, testati e pronti all’uso. I Deep Learning Container forniscono un ambiente consistente per il deploy di applicazioni di machine learning e sono completamente integrati negli altri prodotti di casa Google come Cloud AI Platform Notebooks e Google Kubernetes Engine (GKE) potendo scalare su hardware ottimizzato per TensorFlow e TPU di potenza.
La tecnologia all’interno dei Deep Learning Container
All’interno dei Deep Learning Container si può trovare un ambiente Jupyter preconfigurato e pronto come spazio per i prototipi. Insieme è disponibile un ambiente Python3 con il framework di Data Science, Conda, lo stack per il parallel computing CUDA ed altri pacchetti e tool quali: TensorFlow, PyTorch e R.
In pratica c’è tutto il necessario per iniziare a sviluppare, tutto pronto all’uso e un time to production migliore. Il tutto unito alla scalabilità di Google Cloud.
Glue Labs ed i Deep Learning Container
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