Варианты использования Java ML библиотек совместно с Spring, Docker, Spark, Rapids, CUDA
В данной статье рассматривается способ использования GPU nVidia с технологией CUDA в Docker-контейнерах для распределенной тренировки моделей машинного обучения на нескольких машинах. Цель статьи - показать вариант использования Big Data Tool Apache Spark в Docker-контейнерах, совместно с акселератором GPU вычислений Rapids на устройствах nVidia CUDA, с применением библиотек DJL, Spark ML, XGBoost, в приложении Spring Boot на Java 8 (требование Rapids), на нескольких машинах под управлением ОС Windows 10 Pro для решения задачи тренировки моделей машинного обучения в распределенной системе.
Читать статью
В данной статье рассматривается способ использования GPU nVidia с технологией CUDA в Docker-контейнерах для распределенной тренировки моделей машинного обучения на нескольких машинах. Цель статьи - показать вариант использования Big Data Tool Apache Spark в Docker-контейнерах, совместно с акселератором GPU вычислений Rapids на устройствах nVidia CUDA, с применением библиотек DJL, Spark ML, XGBoost, в приложении Spring Boot на Java 8 (требование Rapids), на нескольких машинах под управлением ОС Windows 10 Pro для решения задачи тренировки моделей машинного обучения в распределенной системе.
Читать статью