MLOps без мам, пап и GPT: как поднять сервер для AI за вечер

Self-hosted в работе с ML — это база. Для работы с данными, особенно если они чувствительные, нужно собственное хранилище, а также ресурсы, на которых можно быстро и без очереди развернуть пайплайн. Часто в «джентльменский набор» ML-инженера входит: Jupyter Notebook, фреймворки Tensorflow и Keras, а также ускорители вроде XGBoost и LightGBM.

Самостоятельная установка компонентов и настройка рабочего окружения — нетривиальная задача. Нужно разбираться в Docker и принципах контейнеризации, а также следить за конфликтами версий и разбирать dependency hell. И, конечно, нужно настроить хранилище и соединение с сервером, а это задача не одного дня.

В этой инструкции делимся способом, как за несколько кликов поднять рабочее пространство на базе готового образа для ML и Data. Подробности под катом!

Источник: Хабрахабр