Data science stack (DSS)

Data science stack (DSS) позволяет пользователям создавать и управлять готовыми к работе средами машинного обучения и анализа данных на рабочей станции. Его интерфейс командной строки управляет контейнерными изображениями окружающей среды, позволяя пользователям работать с подготовленными стеками вместо сборки каждой конфигурации машинного обучения вручную. Изображения работают на MicroK8 и могут обеспечивать среду на основе PyTorch или TensorFlow, в то время как DSS объединяет MicroK8 с JupyterLab и MLFlow.

DSS использует изолированные воспроизводимые среды для уменьшения работы конфигурации, связанной с подготовкой рабочей станции машинного обучения. Когда ресурсы GPU доступны, эти среды предназначены для использования графических процессоров рабочей станции. Та же модель окружающей среды поддерживает исследовательскую разработку, а также подготовку к производственным нагрузкам. Он подходит для людей, начиная с машинного обучения и инженеров, строящих более сложные среды разработки или выполнения.

Canonical публикует DSS под лицензией с открытым исходным кодом для использования на Ubuntu и других рабочих станциях с поддержкой Snap. Требуется Linux со скандированной архитектурой и поддерживает архитектуру x86 64 (amd64). Текущая версия 0.1-0fdd0b77cd50bb922f643b17899b.