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用Docker玩转深度学习

本文讲的是用Docker玩转深度学习【编者的话】这篇文章介绍了Docker与深度学习结合的例子。Docker的优势是解决了依赖的问题,方便分发个人工作成果;缺点是不直接支持GPU,需要开发者自己安装nvidia-docker。 Docker提供了一种将Linux Kernel中需要的内容静态链接到你的应用中的方法。Docker容器可以使用宿主机的GPUs,因此我们可以把TensorFlow或者机器学习代码的任何依赖都链接到 容器中,这样其他小伙伴就可以使用你的工作成果了。 你可以发布一个可再现的机器学习项目,它几乎不需要用户设置,不需要用户花6小时去下载依赖或者报错: #6hoursofinstallingdependencies pythontrain.py >ERROR:libobscure.socannotopensharedobject 相反,你可以这样做: dockruntensorflow/tensorflow:0.12.1-gpupythontrain.py TRAININGSUCCESSFUL 这种方法可以直接运行你的 train.py 脚本,所有的依赖包括GPU...

容器、Docker与Kubernetes——什么是Kubernetes以及它是如何使得容器化基础设施变得简单

本文讲的是容器、Docker与Kubernetes——什么是Kubernetes以及它是如何使得容器化基础设施变得简单【编者的话】本文是系列文章第2篇,主要介绍Kubernetes。 在本系列文章的 第一篇 中我阐述了从基础设施的容器化角度阐述了什么是容器,什么是Docker以及它们是怎么来重新定义运维工作以及对基础设施产生的影响。但是,仅仅了解了容器与Docker还不足以将它们运用到我们实际的技术栈中去;所以在本篇文章中我会介绍Kubernetes——一个容器的编排(orchestration)工具——我选择用它来为基础设施容器化部署提供支持。 Google是容器的“重度玩家”,在Google内部的成百上千台服务器上夜以继日的运行着数以十亿计的容器;时间一长,便开发出了自己的容器管理工具集用于管理如此巨量的基础设施—— Borg ;而就在几年前,Borg团队将多年积累的容器运行编排管理经验聚集到了一个新的项目,取名叫做Kubernetes,并将其开源贡献给了大众。 Kubernetes——继承自Borg,是一组能够彼此配合与协作的工具与服务的集合,通过使用这组工具,就能解决我在 上一...

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