<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Bir nechta AI so'rovlarini bajarib boradigan bir nechta dockerli mijozlarni chaqiradigan jadvalchi atrofida ushbu muammoni hal qilishda qo'shadigan biron bir narsangiz bormi? ML parallellik muammosi (Docker) - ba'zi modellar barcha apparatlarga muhtoj - biz bir xil apparatlarni bir nechta ishlarda ishlashini xohlaymiz - -> modellarni almashtirish kerak mumkin bo'lgan echimlar - barcha modellarni bir konteynerga joylashtiring - Jadvalchi konteynerga yuklash va tushirish signalini yuboradi<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Ko'rinishicha, siz bir xil apparat resurslarida bir nechta AI modellarini parallel ravishda ishga tushirishga harakat qilyapsiz va buni boshqarish uchun Docker-dan foydalanishni o'ylayapsiz. Muammolarni hal qilish jarayonini yaxshilash va ba'zi muqobil echimlarni taklif qilish uchun bir nechta takliflarim bor: Modelga xizmat ko'rsatish tizimlari: TensorFlow Serving, NVIDIA Triton Inference Server yoki MLflow kabi modelga xizmat ko'rsatish tizimlarini ishlatishni o'ylab ko'ring. Ushbu tizimlar modellarni yuklash va yuklash, apparatdan foydalanishni optimallashtirish va bir vaqtning o'zida bir nechta modellarni qo'llab-quvvatlash uchun ishlaydi. Load Balancer & Auto-scaling: Modelli almashishni qo'lda boshqarish o'rniga, siz HAProxy yoki Nginx kabi yukni muvozanatlash vositas<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Docker konteynerlari uchun har bir modelga ma'lum resurslarni ajratish uchun resurs cheklovlarini qanday amalga oshirish haqida ko'proq ma'lumot bera olasizmi?<|eot_id|>