Data science stack (DSS)

Data science stack (DSS) consente agli utenti di creare e gestire ambienti di machine-learning e data-science pronti a funzionare su una workstation. La sua interfaccia di comando controlla le immagini dell'ambiente containerizzato, consentendo agli utenti di lavorare con stack preparati invece di assemblare ogni configurazione di machine-learning manualmente. Le immagini funzionano su MicroK8s e possono fornire ambienti basati su PyTorch o TensorFlow, mentre DSS combina MicroK8s con JupyterLab e MLFlow.

DSS utilizza ambienti isolati e riproducibili per ridurre il lavoro di configurazione coinvolto nella preparazione di una workstation machine-learning. Quando le risorse della GPU sono disponibili, questi ambienti sono progettati per utilizzare le GPU della workstation. Lo stesso modello ambientale supporta lo sviluppo esplorativo e la preparazione dei carichi di lavoro orientati alla produzione. Si adatta alle persone che iniziano con machine learning e gli ingegneri che costruiscono ambienti di sviluppo più complessi o runtime.

Canonical pubblica DSS sotto una licenza open source per l'uso su Ubuntu e altre workstation Snap-enabled. Richiede Linux con snapd e supporta l'architettura x86 64 (amd64). La versione attuale è 0.1-0fdd0b77cd50bb922f643b17899b.