{"conversations": [{"from": "human", "value": "Arazo hau gehitzeko beste zerbait zehaztu behar duzu AA eskaerak kudeatzen dituzten hainbat bezero atrakagarriri deitzeko? ML paralelotasuna arazoa (Docker) - Zenbait modelok hardware guztia behar dute - hardware bera lan anitzetan lan egitea nahi dugu -> ereduek ebazpide posibleak aldatu behar dituzte - Jarri eredu guztiak edukiontzi berean - antolatutako eredu guztiak edukiontzira bidaltzen ditu"}, {"from": "gpt", "value": "Hainbat gauza ditut zure ebazpenei buruzkoak gehitzeko - aipatu duzun bezala, modelo guztiak eduki ditzakezu edukiontzi berean eta hainbat modeloren artean aldatu. Nolanahi ere, gatazkak arazotan sar ditzakezu, liburutegi beraren bertsio desberdinak behar direlako. - Antolatzailea karga eta edukiontzi desberdinak edukitzea oso erabilgarria da. Hainbat ataza aldi berean exekutatzea nahi baduzu, esate baterako, beharrezko modeloen baliabide konbinatuak hardware-k kudea ditzakeena baino gutxiago izatea. Orduan, ilara bat eta lan anitz behar izango dituzu ilaran zehar begiratzeko. Hau aldi berean abiarazi nahi baduzu, sistemaren lehentasunarekin bakarrik abiarazi ahal izango duzu. Gainera, konbinazio-lan garrantzitsuak izan daitezke."}, {"from": "human", "value": "Zerrendatu existitzen diren orkesta-soluzioak. Estekak GitHub proiektura bidaltzen erreferentziarako."}, {"from": "gpt", "value": "Noski, hemen badira Dockinger orkesta-soluzio ezagunak, erabilgarriak: 1. Kubernetes - [https://gitubub.com/kubernetes/kubernetes](https://gitub.com/kubernetes.com/kubernetes) 2. Apache Mess - [https://gitub.com/apastes](https://gitub.com/apacub/mess) 3."}]}