11 Images de conteneur Docker pour les projets génératifs d’IA et ML
- Intelligence Artificielle
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Auteur (s): Youssef hosni
Publié à l’origine sur Vers l’IA.
Les conteneurs Docker offrent des avantages importants pour apprentissage automatique en garantissant des environnements cohérents, portables et reproductibles sur différents systèmes.
En encapsulant toutes les dépendances, bibliothèques et configurations dans un conteneur, Docker élimine les problèmes de compatibilité et le problème «il fonctionne sur ma machine».
Cela facilite le déplacement des projets ML entre les environnements de développement, de cloud ou de production sans se soucier des différences de configuration. De plus, Docker permet l’évolutivité et l’isolement, permettant apprentissage automatique Les workflows seront facilement mis à l’échelle à l’aide d’outils comme Kubernetes et garantissant que les dépendances ne sont pas en conflit entre différents projets.
Dans cet article, nous explorerons 11 images de conteneurs Docker pour AI génératif et les projets d’apprentissage automatique. Il s’agit notamment d’outils pour les environnements de développement, apprentissage en profondeur Cadres, gestion du cycle de vie de l’apprentissage automatique, orchestration de flux de travail et Modèles de grande langue.
I. Apprentissage automatique et science des données
PythonJupyter Notebook Data Science Stack
Ii AI génératif et Apprentissage en profondeur
3. Transformers de face étreintes
4. Nvidia Cuda Deep Learning Runtime
6. Pytorch
7. Olllama
8. Qdrant
Iii. Orchestration de workflow et gestion du cycle de vie ML
9. flux d’air
10. mlflow
11. cahards Kubeflow
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Publié via Vers l’IA
