ニシキヘビ
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GPU アクセラレーションアプリケーションを Amazon ECS にデプロイする方法
多くのアプリケーション、特にリソースを大量に消費する機械学習 (ML) アプリケーションでは、GPU アクセラレーションを利用できます。 このようなアプリケーションの開発時間は、開発に使用するマシンのハードウェアによって異なる場合があります。 コンテナ化は、再現性のために開発を容易にし、セットアップを他のマシンに簡単に転送できるようにします。 最も重要なことは、コンテナ化されたアプリケーションは、さまざまなハードウェア構成を利用できる Amazon ECS などのプラットフォームに簡単にデプロイできることです。
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開発者が Python と Docker を使い始める方法
そのために、開発者が Docker の基本の発見から運用環境へのイメージの配信などに進むのに役立つ一連のプログラミング言語固有のガイドをリリースすることをお知らせします。
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コンテナ化された Python 開発 – パート 3
これは、コンテナ化されたPython開発環境をセットアップして最適化する方法を示す一連のブログ投稿の最後の部分です。 最初の部分では、Python サービスをコンテナー化する方法と、その開発のベスト プラクティスについて説明しました。 第 2 部では、Python アプリケーションに必要なさまざまなコンポーネントを簡単に設定する方法と、Docker Compose を使用してプロジェクト全体のライフサイクルを簡単に管理する方法を示しました。
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コンテナ化された Python 開発 – パート 2
これは、Python 開発をコンテナー化する方法に関するブログ投稿シリーズの第 2 部です。 パート 1 では、Python サービスをコンテナー化する方法とそのベスト プラクティスを既に示しました。 このパートでは、他のコンポーネントを設定してコンテナ化されたPythonサービスに接続する方法について説明します。 プロジェクト ファイルとデータを整理する優れた方法と、Docker Compose を使用してプロジェクト全体の構成を管理する方法を示します。 また、コンテナー化された開発プロセスを高速化するための Compose ファイルを作成するためのベスト プラクティスについても説明します。
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コンテナ化された Python 開発 – パート 1
ローカル環境でのPythonプロジェクトの開発は、複数のプロジェクトが同時に開発されている場合、かなり困難になる可能性があります。 プロジェクトのブートストラップは、バージョンを管理し、依存関係と構成を設定する必要があるため、時間がかかる場合があります。 以前は、すべてのプロジェクト要件をローカル環境に直接インストールしてから、コードの記述に集中していました。 ただし、同じ環境で複数のプロジェクトが進行中であると、構成や依存関係の競合が発生する可能性があるため、すぐに問題になります。 さらに、チームメイトとプロジェクトを共有するときは、環境も調整する必要があります。 このためには、プロジェクト環境を簡単に共有できるように定義する必要があります。
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