Tensorflow für Mesos

Ich habe das Open-Source-Projekt tensorflow-mesos entwickelt, um verteiltes TensorFlow-Training nahtlos in Apache-Mesos-Umgebungen zu integrieren. Mein Ziel war es, vorhandene Cluster-Ressourcen effizient für Machine-Learning-Workloads zu nutzen.

Das Framework implementiert ein eigenes Mesos-Framework in Python, das TensorFlow-Jobs dynamisch auf Worker-Knoten verteilt. Dabei kommt die klassische Parameter-Server-Architektur von TensorFlow 2 zum Einsatz. Ressourcen wie CPU, RAM und GPU werden durch Mesos verwaltet; TensorFlow-Worker und -Parameter-Server starten als isolierte Prozesse auf dem Cluster.

Ideal für Deep-Learning-Modelle mit hohem Ressourcenbedarf: Trainingszeiten lassen sich deutlich reduzieren, und bestehende Rechenzentren können für KI-Workloads mitgenutzt werden. Das Projekt richtet sich an alle, die produktive ML-Infrastruktur auf Mesos betreiben, ohne aufwendige Cloud-Setups.