# Erinevused PyTorch (ROCm) ja JupyterLab konteinerite vahel

Suurepärane küsimus! Vaatame, mida kumbki pakub:

## 🔴 **ROCm PyTorch konteiner** (`rocm_pytorch`, port 8889)

### ✅ **Eelised:**

- **GPU tugi AMD ROCm-iga** - kasutab sinu AMD Ryzen AI Max+ 395 GPU-d
- **PyTorch eelinstallitud** - ROCm-iga kompileeritud, optimeeritud AMD GPU-le
- **ML/DL raamistik** - transformers, BERT, GPT, neural networks
- **Kiirus** - GPU kiirendus deep learning mudelitele
- **96GB RAM juurdepääs** - kogu süsteemi RAM on kasutatav GPU tööks


### ⚠️ **Puudused:**

- **Suurem image** (~12GB) - võtab rohkem ruumi
- **Keerulisem setup** - vajab `/dev/kfd`, `/dev/dri` device'e
- **AMD-spetsiifiline** - ROCm töötab ainult AMD GPU-del
- **Eksperimentaalne** - mõned funktsioonid (Flash Attention) on veel betas


### 🎯 **Kasuta, kui:**

- Teed **deep learning** (neural networks, transformers, LLM-id)
- Vajad **GPU kiirendust** (suur andmehulk, suured mudelid)
- Töötad **embeddings/vektorite** genereerimisega
- Treenid **mudeleid** (fine-tuning, transfer learning)
- Teadusartiklite **NLP analüüs** (BERT, SciBERT, BioBERT)

***

## 🔵 **JupyterLab konteiner** (`jupyter`, port 8888)

### ✅ **Eelised:**

- **Kerge** (~2GB image) - väiksem, kiirem käivitamine
- **Laialdane toetus** - pandas, numpy, scipy, matplotlib, scikit-learn
- **Andmeanalüüs** - statistika, visualiseerimine, exploratory data analysis
- **Lihtne** - ei vaja GPU seadistust
- **Stabiilne** - küps ökosüsteem


### ⚠️ **Puudused:**

- **Ei toeta GPU-d** - töötab ainult CPU-l
- **Aeglasem deep learning** - ilma GPU-ta 10-100x aeglasem
- **Ei ole PyTorch** - pead installeerima (aga CPU versioon)
- **Piiratud ML** - scikit-learn on olemas, aga deep learning puudub


### 🎯 **Kasuta, kui:**

- Teed **andmeanalüüsi** (pandas, numpy, statistika)
- **Visualiseerimine** (matplotlib, seaborn, plotly)
- **Klassikaline ML** (scikit-learn: regression, clustering, classification)
- **Kerge töö** - tabeliandmed, CSV, SQL päringud
- **Ei vaja GPU-d** - väikesed andmehulgad

***

## 📊 Võrdlustabel

| Kriteerium | ROCm PyTorch (port 8889) | JupyterLab (port 8888) |
| :-- | :-- | :-- |
| **GPU tugi** | ✅ AMD ROCm | ❌ Ainult CPU |
| **PyTorch** | ✅ Eelinstallitud | ❌ Puudub |
| **Deep Learning** | ✅ Neural networks | ❌ Ainult scikit-learn |
| **Transformers** | ✅ BERT, GPT, LLM-id | ❌ Puudub |
| **Pandas/NumPy** | ✅ Installitav | ✅ Eelinstallitud |
| **Kiirus (DL)** | 🚀 GPU kiirendus | 🐌 CPU (10-100x aeglasem) |
| **Image suurus** | ~12GB | ~2GB |
| **Kasutusvaldkond** | ML/DL, NLP, Computer Vision | Andmeanalüüs, statistika |
| **Stabiilsus** | ⚠️ Eksperimentaalne | ✅ Väga stabiilne |


***

## 🎯 Praktiline soovitus sinu projektile:

### **Kasuta ROCm PyTorch (port 8889), kui:**

```python
# Teadusartiklite embeddingi-d
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("allenai/scibert_scivocab_uncased").to("cuda")

# Neural network treenimine
import torch.nn as nn
model = MyNeuralNetwork().to("cuda")

# Suur andmehulk
for batch in large_dataset:
    embeddings = model(batch.to("cuda"))
```


### **Kasuta JupyterLab (port 8888), kui:**

```python
# Andmeanalüüs
import pandas as pd
df = pd.read_csv('articles.csv')
df.groupby('year').size().plot()

# Statistika
from scipy import stats
stats.ttest_ind(group1, group2)

# Klassikaline ML
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
```


***

## 💡 **Sinu projektis (teadusartiklite analüüs):**

### **Ideaalne töövoog:**

1. **ROCm PyTorch** → Genereeri embeddingi-d GPU-ga (kiire!)

```python
# port 8889
embeddings = bert_model(articles).to("cuda")
save_to_postgres(embeddings)
```

2. **JupyterLab** → Analüüsi tulemusi (pandas, plotly)

```python
# port 8888
df = pd.read_sql("SELECT * FROM articles", conn)
df['year'].value_counts().plot(kind='bar')
```


***

## Kokkuvõte:

| Stsenaarium | Konteiner |
| :-- | :-- |
| 🧠 **Deep learning, transformers, embeddingi-d** | ROCm PyTorch ✅ |
| 📊 **Andmeanalüüs, visualiseerimine, statistika** | JupyterLab ✅ |
| 🚀 **Suur andmehulk, mudelite treenimine** | ROCm PyTorch ✅ |
| 📈 **SQL päringud, tabelid, graafikud** | JupyterLab ✅ |

**Sinu projektis saad kasutada mõlemat paralleelselt:**

- **ROCm PyTorch** → GPU-intensiivne töö (embeddingi-d)
- **JupyterLab** → Kerge analüüs ja visualiseerimine

**Kas on veel küsimusi Docker setup'i kohta?** 🚀
<span style="display:none">[^1][^2]</span>

<div align="center">⁂</div>

[^1]: image.jpg

[^2]: image.jpg