Контейнеры для ML: воспроизводимые образы и зависимости
🔒 Sign in to use this
Контейнеры: упаковать модель вместе со средой
«У меня работает, на сервере нет» — классика ML. Разные версии CUDA, torch, numpy, системных библиотек. Docker решает это: упаковываем код, зависимости, системные библиотеки и конфигурацию в один образ. На любой машине с Docker — запускается одинаково. Для ML это особенно важно: воспроизводимость инференса так же критична как воспроизводимость обучения.
Content is available with subscription.
Get full access to all courses on the platform for one year with a single payment.
▼
▼
Unlike other platforms that charge per course, here you get everything for one price, and after one year of use there will be no automatic charge for the following year.
🔒 Sign in to use this