Juakali: una solución para datos de aprendizaje de máquina con física

Juakali es una herramienta que permite agregar física a modelos de aprendizaje de máquina utilizando archivos CAD. Se distribuye como una imagen de Docker autónoma y contiene todo lo necesario para su funcionamiento.

Entre los requisitos para utilizar Juakali se encuentran tener instalado Docker en el equipo, ya que todo lo demás viene preinstalado en la imagen. La plataforma puede funcionar en Linux, macOS y Windows, siempre que se cumplan los requisitos mínimos de versión de Docker. En el caso de Windows, es necesario utilizar WSL2.

“Entre los requisitos para utilizar Juakali se encuentran tener instalado Docker en el equipo, ya que todo lo demás viene preinstalado en la imagen”

La instalación de Juakali implica descargar la imagen y el script de instalación, y luego cargar y ejecutar la imagen utilizando Docker. Una vez instalado, se puede acceder a la herramienta a través de un navegador web en la dirección http://localhost:9000. Juakali cuenta con una interfaz de usuario que permite interactuar con la herramienta y configurar sus parámetros.

La herramienta es capaz de manejar más de 10.000 clientes concurrentes y no requiere dependencias del host. Los servicios que se ejecutan dentro del contenedor incluyen el propio Juakali, nginx y redis. La herramienta también proporciona comandos para gestionar el contenedor y los servicios, así como para visualizar los registros de actividad.