مواد
سوال:
مشین لرننگ پروجیکٹ ماحول کے لئے کنٹینریائزیشن کیسے ایک اچھا انتخاب ہوسکتی ہے؟
A:
کچھ کمپنیاں مشین لرننگ پروجیکٹس کے لئے کنٹینرائزیشن کی طرف گامزن ہیں ، ان کچھ فوائد کی بنیاد پر جو کنٹینر سیٹ اپ پلیٹ فارم اور سوفٹویئر ماحول کے لحاظ سے پیش کرتے ہیں۔
مشین لرننگ پیچیدہ ہے۔ الگورتھم خود اعداد و شمار پر بہت مفید اور پیچیدہ عمل انجام دیتے ہیں۔ تاہم ، قدر کی تجویز ، کچھ طریقوں سے ، بہت آسان ہے۔ مشین لرننگ الگورتھم اسٹوریج کے ماحول سے آنے والے ڈیٹا پر کام کرتی ہے۔
کنٹینرز کے استعمال میں شامل ہے کہ انجینئرز ڈیٹا کو مشین لرننگ ماحول میں کیسے ڈالتے ہیں ، اور الگورتھم کیسے کام کرتے ہیں۔
انجینئرز کنٹینر ورچوئلائزیشن کو ڈیٹا رکھنے کے ل house ، یا اس کوڈ کو متعین کرنے کے لئے استعمال کرسکتے ہیں جو الگورتھم چلاتا ہے۔ اگرچہ کنٹینر ڈیٹا کے ل helpful مددگار ثابت ہوسکتے ہیں ، لیکن ان کا بنیادی فائدہ شاید الگورتھم کوڈ کے استعمال میں ان کے استعمال میں آتا ہے۔
کنٹینر فن تعمیر میں خود پر مشتمل ایپس اور کوڈبیس شامل ہیں۔ ہر کنٹینر کو اپنا آپریٹنگ سسٹم کلون مل جاتا ہے ، اور اس کو اطلاق یا کوڈ فنکشن سیٹ کے لئے ایک مکمل آپریٹنگ ماحول مل جاتا ہے جو اس کے اندر رہتا ہے۔
اس کے نتیجے میں ، انفرادی ایپس ، مائیکرو سروسز یا کوڈبیس جو ہر ایک کنٹینر میں ہیں کو بہت ہی ورسٹائل طریقوں سے تعینات کیا جاسکتا ہے۔ انہیں مختلف پلیٹ فارمز اور مختلف ماحول میں تعینات کیا جاسکتا ہے۔
اب ، فرض کریں کہ آپ مشین لرننگ پروجیکٹ کو ریمپ اپ کرنے کی کوشش کر رہے ہیں جس میں مختلف الگورتھم کو اعداد و شمار کے مختلف ٹکڑوں پر تکرار طریقے سے کام کرنا ہے۔ اگر آپ کراس پلیٹ فارم چیلنجوں یا انحصار کے معاملات یا ایسی صورتحال سے نبرد آزما ہوجاتے ہیں جہاں ننگی دھات کی تعیناتی مشکل ہوتی ہے تو ، کنٹینرز اس کا حل ہوسکتے ہیں۔
بنیادی طور پر ، کنٹینرز کوڈ کو میزبانی کرنے کا ایک طریقہ فراہم کرتے ہیں۔ ماہرین اچھے نتائج حاصل کرنے کے لئے ذخیرہ کرنے والے اعداد و شمار کے خلاف کنٹینر تعینات کرنے کی بات کرتے ہیں۔
"(ایپس) کو کسی بھی پلیٹ فارم میں کسی بھی طرح سے ملایا جاسکتا ہے ، جس میں درآمدی طور پر کوئی بندرگاہ یا جانچ کی ضرورت نہیں ہوتی ہے ،" ڈیوڈ لینتھیکم نے ایک ٹیک بیکن مضمون میں لکھا ہے جس میں مشین لرننگ پروجیکٹس کے لئے کنٹینرز کی قدر کی وضاحت کی گئی ہے ، "کیونکہ وہ کنٹینرز میں موجود ہیں۔ ، وہ انتہائی تقسیم شدہ ماحول میں کام کرسکتے ہیں ، اور آپ ان کنٹینرز کو اس ڈیٹا کے قریب رکھ سکتے ہیں جس کا اطلاق ایپلی کیشنز کر رہے ہیں۔
لنتھیکم مائکرو سروسز کی حیثیت سے مشین سیکھنے کی خدمات کو اجاگر کرنے کے بارے میں بات کرتے ہیں۔ یہ بیرونی ایپلی کیشنز - کنٹینر پر مبنی ہے یا نہیں - کو کسی بھی وقت اطلاق کے اندر کوڈ کو حرکت میں لائے بغیر ان خدمات کا فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے۔
بہت ہی بنیادی معنوں میں ، کنٹینر کی تعیناتی ، مشین لرننگ پروگرام کی فعالیت کو زیادہ موافقت بخش بنانے کے بارے میں ہے - سیلوں اور غیر ضروری رابطوں کو ختم کرنا - اور پھر ، انحصار - جو کسی منصوبے کو معذور کرسکتی ہے۔ دبلی پتلی ، مطلب مشین لرننگ پروجیکٹ کے ل if ، اگر الگورتھم کے انفرادی حصے یا ایپلی کیشنز یا فعالیت کو کنٹینر کے اندر رکھا جاتا ہے تو ، ان خود ساختہ ٹکڑوں کو مائیکرو مینجمنٹ کرنا اور اس کے مطابق مشین لرننگ کے پیچیدہ پروجیکٹ بنانا آسان ہے۔