Projekt i problem
Badacze potrzebowali Pythona, notebooków, modeli uczenia maszynowego i obciążeń GPU dla poufnych danych pomiarowych, które musiały pozostać lokalnie. Typowy współdzielony serwer powodowałby konflikty zależności, niekontrolowane wykorzystanie zasobów i pliki wynikowe bez możliwości odtworzenia danych wejściowych, kodu, środowiska oraz wersji modelu.
