DeepScheduler

Abstract

[ES]El siguiente trabajo consiste en el desarrollo de un servidor especializado en el entrenamiento de proyectos de machine learning que permita a estudiantes o profesionales sin los recursos necesarios poder ejecutar sus modelos de entrenamiento y aprovechar la aceleración que proporcionan las tarjetas gráficas gracias a la tecnología Nvidia CUDA. Para su desarrollo se ha utilizado la tecnología Docker, que permite la creación de contenedores parecidos a las máquinas virtuales. El proyecto consta de un agente que se ejecuta en un servidor especializado y que se encarga del control del entrenamiento de las peticiones de entrenamiento. Por otra parte, dispone de una aplicación web que permite tanto el registro de los usuarios como el control de sus peticiones de entrenamiento. El proyecto se despliega en un clúster de kubernetes, por lo que es necesaria una mínima configuración para lograr el despliegue de este. Adicionalmente permite una gran escalabilidad de agentes, pudiendo incorporar tantos nodos trabajadores como se desee de una forma sencilla.

[EN]The following work consists of the development of a server specialized in the training of machine learning projects that allows students or professionals without the necessary resources to be able to execute their training models and take advantage of the acceleration provided by graphics cards thanks to Nvidia CUDA technology. For its development, Docker technology has been used, which allows the creation of containers like virtual machines. The project consists of an agent that runs on a specialized server and is responsible for controlling the execution of training requests. On the other hand, it has a web application that allows both the registration of users and the control of their training requests. The project is deployed in a Kubernetes cluster, so a minimum configuration is necessary to achieve its deployment. Additionally, it allows a great scalability of agents, being able to incorporate as many worker nodes as desired in a simple way.