Обучайте нейросети, экспериментируйте с данными и запускайте проекты машинного обучения без навыков DevOps. С Docker Container вам не нужно изучать документацию ПО, уметь его развертывать и настраивать. Docker-образ с установленными фреймворками и инструментами ML/DL позволит сразу приступить к задачам. И неважно, запускаете вы контейнер на своем компьютере, в облаке Selectel или в кластере Kubernetes.
Быстро разворачивать инструменты для Data Science без навыков DevOps.
Студентам курсов и IT-факультетов
Выполнять задания по учебе, которые не тянет домашний компьютер.
Разработчикам
Разрабатывать ML-приложения и их прототипы в любой среде, которая удобна.
Как это работает
Запуск проектов ML/DL — проще с Docker Container
Не надо настраивать инструменты ML/DL
15 популярных инструментов для ML/DL уже есть в образе: запускайте Jupyter Notebook, TensorFlow, PyTorch Pandas, scikit-learn за несколько минут.
Легко переехать со своего компьютера в облако
С Docker-контейнером можно работать в разных средах. Для небольших проектов запускайте контейнер локально, а для требовательных к ресурсам задач используйте облако Selectel.
Сколько стоит решение
Само решение — бесплатно. Вы платите только за ресурсы, на которых запускаете Docker Container.