main/README/PyTorch_ROCm_vs_JupyterLab.md

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:

# 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:

# 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!)

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

2. JupyterLab → Analüüsi tulemusi (pandas, plotly)

   # 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? 🚀 ^1^2

⁂