Подготовка к установке сервиса машинного обучения
Для настройки сервиса необходим сервер (физический или виртуальный компьютер) с установленной ОС Linux или Windows. Установка компонентов сервиса выполняется с помощью ПО Docker. Для этого скачайте архив с конфигурационными файлами и скриптами установки. Скачать архив
Важно
Для промышленной среды следует использовать сервер с ОС Linux. Сервер на базе Windows можно использовать только для среды разработки. Для получения Docker-контейнеров, предназначенных для Windows, обратитесь в службу поддержки.
На заметку
В зависимости от потребностей вашей компании можно использовать Docker Community Edition (CE) или Enterprise Edition (EE). Подробную информацию вы найдете в документации Docker.
Рекомендуемые системные требования к серверу
| Процессор | 64-битный процессор, минимум 4 ядра. |
| Оперативная память | 8 ГБ и выше |
| НЖМД (HDD) | 20 ГБ и выше свободного места на жестком диске. |
| ОС | Дистрибутив Linux, в котором поддерживается Docker. Поддерживаемые семейства Linux вы найдете в документации Docker. Рекомендуются стабильные (stable) версии Ubuntu или Debian. 64-битные версии Windows 10, WIndows Server 2016 с поддержкой технологии Hyper-V. |
| Docker | v.18.03.1 и выше. |
Компоненты сервиса машинного обучения
Сервис машинного обучения использует следующие компоненты (Рис. 1):
•ML Service — web-сервис машинного обучения. Единственный компонент, доступный извне.
•Python Engine — движок машинного обучения, представляющий собой сервисную оболочку библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом.
•ML Task Scheduler — планировщик задач.
•MySQL— база данных MySQL. Доступна по стандартному порту 3306.
Рис. 1 — Компоненты сервиса машинного обучения
Для удобства установки сервиса on-site все компоненты упакованы в Docker-образы.
Смотрите также
