T6. Servicios y Proveedores de Deep Learning en la Nube
Características
- IT Services Catalog
- Global network access
- Instant elasticity
- Chargeback
- Common IT-resouces pool
Capacidades
- SaaS (Software as a Service): Se utiliza/alquila un servicio concreto, p.ej. One Drive.
- PaaS (Platform as a Service): Permite tener entornos preconfigurados para poder ejecutar ciertos conjuntos de aplicaciones.
- IaaS (Infraestructure as a Service): Se da acceso a la infraestructura, tal que te permite utilizarla para ejecutar los servicios que tu convengas.
Modelos de Despliegue
Como modelos de despliegue tenemos:
- Private Cloud: se cierra el acceso para que sólo la propia infraestructura tenga acceso.
- Community Cloud: conjunto de nubes públicas que comparten recursos.
- Hybrid Cloud: tiene parte pública y tiene parte a la que se restringe el acceso.
- Public Cloud: permite el acceso desde la nube pública de internet.
Google Cloud Platform
A continuación mostramos el ciclo completo de desarrollo de soluciones ML, y las herramientas de GCP asociadas y disponibles para cada una de ellas:
En la fase de desarrollo se definen varias herramientas:
- Data labeling service: se encarga del etiquetamiento correcto de los datos de forma semiautomática.
- Deep Learning VM Image: proporciona imágenes virtuales sobre las cuales llevar a cabo el procesamiento.
- API Platform Notebook
AWM Machine Learning
La estructura se divide en tres bloques, de menor a mayor abstracción:
- Infraestructura
- Plataformas
- Servicios
