Title (eng)
Container based execution stack for neural networks
Parallel title (deu)
Container-basierter Ausführungsstack für Neuronale Netze
Author
Benjamin Nussbaum
Advisor
Erich Schikuta
Assessor
Erich Schikuta
Abstract (deu)
Diese Masterarbeit beschreibt einen Ausführungs-Stack für neuronale Netze (genannt ConbexNN), der unter Verwendung der Kubernetes Container-Orchestrierung und einer Java basierten Microservice-Architektur, für Benutzer und Systeme via RESTful Webservices zugänglich gemacht wird. Der gesamte Arbeitsfluss, der Import, Training und Auswertung eines neuronalen Netzwerk-Modells beinhält, wird durch diese service-basierte Architektur (SOA) unterstützt. Diese Arbeit ist von N2Sky, einem Framework zum Austausch spezifischen Wissens über neuronale Netze, beeinflusst und unterstützt ViNNSL, die Vienna Neural Network Specification Language. Der Ausführungs-Stack läuft auf vielen namhaften Cloud-Umgebungen, ist skalierbar und jede einzelne Komponente ist einfach erweiterbar und austauschbar.
Abstract (eng)
This thesis presents a container based execution stack for neural networks (ConbexNN) using the Kubernetes container orchestration and a Java based microservice architecture, which is exposed to users and other systems via RESTful webservices. The whole workflow including importing, training and evaluating a neural network model, becomes possible by using this service oriented approach. This work is influenced by N2Sky, a framework for the exchange of neural network specific knowledge and aims to support ViNNSL, the Vienna Neural Network Specification Language. The execution stack runs on many common cloud platforms. Furthermore it is scalable and each component is extensible and interchangeable.
Keywords (eng)
Neural NetworksExecution StackContainerDockerKubernetesDl4JRESTful WebservicesViNNSLMicroservices
Keywords (deu)
Neuronale NetzeAusführungsstackContainerDockerKubernetesDl4JRESTful WebservicesViNNSLMicroservices
Subject (deu)
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Extent (deu)
156 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Number of pages
156
Study plan
Masterstudium Wirtschaftsinformatik
[UA]
[066]
[926]
Association (deu)
Title (eng)
Container based execution stack for neural networks
Parallel title (deu)
Container-basierter Ausführungsstack für Neuronale Netze
Author
Benjamin Nussbaum
Abstract (deu)
Diese Masterarbeit beschreibt einen Ausführungs-Stack für neuronale Netze (genannt ConbexNN), der unter Verwendung der Kubernetes Container-Orchestrierung und einer Java basierten Microservice-Architektur, für Benutzer und Systeme via RESTful Webservices zugänglich gemacht wird. Der gesamte Arbeitsfluss, der Import, Training und Auswertung eines neuronalen Netzwerk-Modells beinhält, wird durch diese service-basierte Architektur (SOA) unterstützt. Diese Arbeit ist von N2Sky, einem Framework zum Austausch spezifischen Wissens über neuronale Netze, beeinflusst und unterstützt ViNNSL, die Vienna Neural Network Specification Language. Der Ausführungs-Stack läuft auf vielen namhaften Cloud-Umgebungen, ist skalierbar und jede einzelne Komponente ist einfach erweiterbar und austauschbar.
Abstract (eng)
This thesis presents a container based execution stack for neural networks (ConbexNN) using the Kubernetes container orchestration and a Java based microservice architecture, which is exposed to users and other systems via RESTful webservices. The whole workflow including importing, training and evaluating a neural network model, becomes possible by using this service oriented approach. This work is influenced by N2Sky, a framework for the exchange of neural network specific knowledge and aims to support ViNNSL, the Vienna Neural Network Specification Language. The execution stack runs on many common cloud platforms. Furthermore it is scalable and each component is extensible and interchangeable.
Keywords (eng)
Neural NetworksExecution StackContainerDockerKubernetesDl4JRESTful WebservicesViNNSLMicroservices
Keywords (deu)
Neuronale NetzeAusführungsstackContainerDockerKubernetesDl4JRESTful WebservicesViNNSLMicroservices
Subject (deu)
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Number of pages
156
Association (deu)
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