6. Docker
Docker adalah platform kontainerisasi yang menyederhanakan penyebaran dan penskalaan aplikasi AI.
AI engineer dapat mengemas model, libraries, dan ketergantungan mereka ke dalam kontainer Docker, memastikan konsistensi di berbagai lingkungan.
Pendekatan kontainerisasi ini menyederhanakan penerapan ke platform cloud, perangkat edge computing, dan cluster server, sehingga menjadikannya alat yang sangat diperlukan oleh para AI engineer yang mengerjakan solusi siap produksi.
7. Git dan GitHub
Kolaborasi dan kontrol versi atas sistem atau aplikasi adalah aspek penting bagi AI engineer.
Git, sistem kontrol versi terdistribusi, memungkinkan para AI engineer untuk melacak perubahan, berkolaborasi dengan anggota tim, dan mengelola repositori kode secara efektif.
Sedangkan GitHub, platform berbasis web yang dibangun di sekitar Git, menyediakan pusat yang menyeluruh untuk meng-hosting dan berbagi proyek AI, memungkinkan kolaborasi dalam komunitas AI.
8. Apache Spark
Apache Spark adalah framework pemrosesan data open-source yang kuat yang dirancang untuk analisis big data.
AI engineer sering kali bekerja dengan dataset dalam jumlah besar, dan kemampuan komputasi terdistribusi Spark menjadikannya alat yang ideal untuk pra-pemrosesan, transformasi, dan analisis data.
Perpustakaan machine learning di Spark, MLlib, juga dapat menyederhanakan pengembangan pipeline machine learning yang dapat diskalakan.
| Penulis | : | Rafki Fachrizal |
| Editor | : | Rafki Fachrizal |
KOMENTAR