Certaines entreprises s'orientent vers la conteneurisation pour les projets d'apprentissage automatique, sur la base de certains des avantages qu'offrent les configurations de conteneurs en termes de plates-formes et d'environnements logiciels.
L’apprentissage automatique est complexe : les algorithmes eux-mêmes effectuent de nombreuses actions très détaillées et compliquées sur les données. Cependant, la proposition de valeur est, à certains égards, assez simple : les algorithmes d’apprentissage automatique fonctionnent sur les données provenant des environnements de stockage.
L'utilisation de conteneurs implique la manière dont les ingénieurs placent les données dans l'environnement d'apprentissage automatique et le fonctionnement des algorithmes.
Les ingénieurs peuvent utiliser la virtualisation de conteneurs soit pour héberger les données, soit pour déployer le code qui exécute les algorithmes. Bien que les conteneurs puissent être utiles pour les données, leur principal avantage réside probablement dans leur utilisation pour héberger le code d’un algorithme.
Les architectures de conteneurs comportent des applications et des bases de code autonomes. Chaque conteneur obtient son propre clone de système d'exploitation et un environnement d'exploitation complet pour l'application ou l'ensemble de fonctions de code qui y réside.
En conséquence, les applications individuelles, les microservices ou les bases de code présents dans chaque conteneur peuvent être déployés de manière très polyvalente. Ils peuvent être déployés sur différentes plateformes et différents environnements.
Supposons maintenant que vous essayiez de lancer un projet d'apprentissage automatique dans lequel divers algorithmes doivent travailler sur diverses données de manière itérative. Si vous en avez assez de faire face à des défis multiplateformes, à des problèmes de dépendance ou à des situations dans lesquelles le déploiement sans système d'exploitation est difficile, les conteneurs peuvent être la solution.
Essentiellement, les conteneurs fournissent un moyen d’héberger du code. Les experts parlent de déployer les conteneurs par rapport aux données stockées pour obtenir de bons résultats.
« (Les applications) peuvent être mélangées et associées sur un nombre illimité de plates-formes, pratiquement sans portage ni test requis », écrit David Linthicum dans un article de TechBeacon qui explique la valeur des conteneurs pour les projets d'apprentissage automatique, « car ils existent dans des conteneurs. , ils peuvent fonctionner dans un environnement hautement distribué et vous pouvez placer ces conteneurs à proximité des données analysées par les applications.
Linthicum continue en parlant de l'exposition des services d'apprentissage automatique en tant que microservices. Cela permet aux applications externes – basées sur des conteneurs ou non – d'exploiter ces services à tout moment sans avoir à déplacer le code à l'intérieur de l'application.
Dans un sens très basique, le déploiement de conteneurs consiste à rendre les fonctionnalités du programme d'apprentissage automatique plus adaptables – en supprimant les silos et les connexions inutiles – et encore une fois les dépendances – qui peuvent paralyser un projet. Pour un projet d'apprentissage automatique simple et efficace, si les parties individuelles des algorithmes, des applications ou des fonctionnalités sont hébergées dans des conteneurs, il est facile de microgérer ces éléments autonomes et de créer des projets de produits d'apprentissage automatique complexes en conséquence.