Data science stack (DSS)

O Data science stack (DSS) permite que os usuários criem e gerenciem ambientes de aprendizado de máquina prontos para funcionar e de ciência de dados em uma estação de trabalho. Sua interface de linha de comando controla imagens de ambientes em contêineres, permitindo que os usuários trabalhem com pilhas preparadas em vez de montar manualmente cada configuração de aprendizado de máquina. As imagens são executadas no MicroK8s e podem fornecer ambientes baseados em PyTorch ou TensorFlow, enquanto o DSS combina o MicroK8s com JupyterLab e MLFlow.

O DSS utiliza ambientes isolados e reprodutíveis para reduzir o trabalho de configuração envolvido na preparação de uma estação de trabalho de aprendizado de máquina. Quando os recursos da GPU estão disponíveis, esses ambientes são projetados para usar as GPUs da estação de trabalho. O mesmo modelo ambiental suporta o desenvolvimento exploratório, bem como a preparação para cargas de trabalho orientadas para a produção. Ele se adapta às pessoas começando com aprendizado de máquina e engenheiros construindo ambientes de desenvolvimento mais complexos ou em tempo de execução.

Canonical publica DSS sob uma licença de código aberto para uso em Ubuntu e outras estações de trabalho habilitadas para Snap. Ele requer Linux com snapd e suporta a arquitetura x86 64 (amd64). A versão atual é 0.1-0fdd0b77cd50bb922f643b17899b.