H2O.ai একটি শক্তিশালী মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম, যা তার ডিস্ট্রিবিউটেড আর্কিটেকচারের মাধ্যমে বৃহৎ পরিমাণ ডেটা দ্রুত এবং কার্যকরভাবে প্রক্রিয়া করতে সক্ষম। নিচে H2O.ai এর ডিস্ট্রিবিউটেড আর্কিটেকচারের প্রধান উপাদানসমূহ আলোচনা করা হলো:
১. ইন-মেমরি ডিস্ট্রিবিউটেড কিও/ভ্যালু স্টোরেজ: H2O.ai একটি ইন-মেমরি কিও/ভ্যালু স্টোরেজ ব্যবহার করে, যা ডেটা, মডেল এবং অন্যান্য অবজেক্ট দ্রুত অ্যাক্সেসের জন্য সমস্ত নোডে বিতরণ করে। এই স্টোরেজ সিস্টেমটি উচ্চ কার্যক্ষমতা নিশ্চিত করে এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণে বিলম্ব কমায়।
২. ডিস্ট্রিবিউটেড ম্যাপ-রিডিউস ফ্রেমওয়ার্ক: H2O.ai এর অ্যালগরিদমগুলি ডিস্ট্রিবিউটেড ম্যাপ-রিডিউস ফ্রেমওয়ার্কের উপর ভিত্তি করে তৈরি, যা ডেটা সমান্তরালভাবে প্রক্রিয়া করতে সক্ষম। এটি ডেটা লোডিং, মডেল ট্রেনিং এবং পূর্বাভাসের সময় উল্লেখযোগ্যভাবে গতি বৃদ্ধি করে।
৩. জাভা ফর্ক/জয়েন ফ্রেমওয়ার্ক: H2O.ai জাভা ফর্ক/জয়েন ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে মাল্টি-থ্রেডিং কার্যকরভাবে পরিচালনা করে। এটি ডেটা প্রক্রিয়াকরণে উচ্চ কার্যক্ষমতা নিশ্চিত করে এবং মডেল ট্রেনিংয়ের সময় বিলম্ব কমায়।
৪. ডিস্ট্রিবিউটেড কিও/ভ্যালু স্টোরেজ: H2O.ai একটি ডিস্ট্রিবিউটেড কিও/ভ্যালু স্টোরেজ ব্যবহার করে, যা সমস্ত নোডে ডেটা, মডেল এবং অবজেক্ট অ্যাক্সেস এবং রেফারেন্স করতে সক্ষম। এটি ডেটা প্রক্রিয়াকরণে উচ্চ কার্যক্ষমতা নিশ্চিত করে এবং মডেল ট্রেনিংয়ের সময় বিলম্ব কমায়।
৫. ডিস্ট্রিবিউটেড প্রসেসিং: H2O.ai ডিস্ট্রিবিউটেড প্রসেসিং সমর্থন করে, যা বড় ডেটাসেট সমান্তরালভাবে প্রক্রিয়া করতে সক্ষম। এটি মডেল ট্রেনিংয়ের সময় উল্লেখযোগ্যভাবে গতি বৃদ্ধি করে এবং বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সক্ষমতা প্রদান করে।
এই উপাদানসমূহের সমন্বয়ে, H2O.ai একটি উচ্চ কার্যক্ষমতা সম্পন্ন এবং স্কেলেবল মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে, যা বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার জন্য উপযুক্ত।
Read more