Какая была конфигурация инфраструктуры?

Конфигурация инфраструктуры в проектах машинного обучения обычно включает несколько ключевых компонентов:

• Выделенные вычислительные ресурсы: GPU или TPU для ускорения обучения моделей, CPU для предобработки данных.
• Хранилище данных: распределённые файловые системы или облачные хранилища (например, AWS S3, Google Cloud Storage) для хранения больших датасетов.
• Среда разработки и оркестрация: использование контейнеризации (Docker), систем управления кластерами (Kubernetes) для масштабируемого запуска экспериментов.
• Пайплайны обработки данных: инструменты для ETL (например, Apache Airflow) для автоматизации подготовки данных.
• Системы мониторинга и логирования: для отслеживания производительности моделей и состояния инфраструктуры.

Пример упрощённой конфигурации:

- Compute: 4 x NVIDIA Tesla V100 GPUs
- Storage: 100 TB AWS S3
- Orchestration: Kubernetes cluster with 10 nodes
- Data pipeline: Apache Airflow
- Monitoring: Prometheus + Grafana

В зависимости от задачи и бюджета конфигурация может варьироваться.