الحاويات

تعتبر الحاوية شكلاً خفيفاً من المحاكاة الافتراضية لنظام التشغيل يسمح لك بتجميع تطبيق وتوابعه - مثل المكتبات وأطر العمل وملفات التكوين - في وحدة واحدة معزولة تسمى الحاوية. وهذا يحل المشكلة الشائعة المتمثلة في فشل تشغيل البرامج بشكل صحيح عند نقلها من بيئة حوسبة إلى أخرى. في سياق تعلُّم الآلة (ML)، يضمن استخدام الحاويات أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة ومجموعات البرامج المعقدة الخاصة بها قابلة للنقل والتكرار والتوسع، مما يشكل مكونًا مهمًا لممارسات عمليات التعلم الآلي الحديثة.

تقنية الحاويات الأكثر استخدامًا هي Docker، والتي توفر طريقة موحدة لبناء الحاويات وشحنها وتشغيلها. تشترك كل حاوية في نواة نظام التشغيل الخاص بالنظام المضيف ولكنها تعمل كعملية معزولة في مساحة المستخدم. هذا النهج، الذي تم توحيده من قبل منظمات مثل مبادرة الحاويات المفتوحة (OCI)، يجعل الحاويات أكثر كفاءة في استخدام الموارد وأسرع في التشغيل من الأجهزة الافتراضية التقليدية. يمكنك معرفة المزيد عن أساسيات استخدام الحاويات من مصادر مثل شرح ريد هات للحاويات.

الحاويات مقابل المفاهيم ذات الصلة

يعد فهم الفروق بين تقنية الحاويات والتقنيات المماثلة أمرًا أساسيًا لتقدير دورها في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي/التشغيل الآلي.

• الأجهزة الافتراضية (VMs): بينما توفر كل من الحاويات والأجهزة الافتراضية بيئات معزولة، إلا أنها تعمل على مستويات مختلفة. فالجهاز الافتراضي يحاكي مجموعة كاملة من الأجهزة، بما في ذلك نظام تشغيل الضيف الكامل، مما يجعله ثقيلًا وبطيئًا في التشغيل. على النقيض من ذلك، تقوم الحاوية بمحاكاة نظام التشغيل افتراضيًا، ومشاركة نواة المضيف. هذا يجعل الحاويات أخف وزنًا وأسرع بكثير، على الرغم من أن الأجهزة الافتراضية يمكن أن توفر درجة أعلى من العزل على مستوى الأجهزة.
• Docker: مفهوم الحاويات هو المفهوم الأساسي. Docker هي المنصة الأكثر شيوعًا التي تطبق هذا المفهوم، حيث توفر الأدوات اللازمة لإنشاء وإدارة الحاويات الفردية. لبداية عملية، توفر Ultralytics دليل Docker Quickstart لتشغيل نماذج YOLO. يمكنك أيضًا استكشاف موارد Docker الرسمية لمزيد من المعلومات.
• Kubernetes: بينما يدير Docker حاويات فردية على مضيف، فإن Kubernetes عبارة عن منصة لتنسيق الحاويات. وهي تعمل على أتمتة نشر وتوسيع نطاق وإدارة آلاف الحاويات عبر مجموعات من الأجهزة. سير العمل الشائع هو بناء حاوية باستخدام Docker ثم إدارتها على نطاق واسع باستخدام Kubernetes. للتعمق أكثر، راجع وثائق Kubernetes الرسمية.
• الحوسبة بدون خادم: Serverless هو نموذج تنفيذ حيث يقوم موفرو الخدمات السحابية بإدارة البنية التحتية المطلوبة لتشغيل التعليمات البرمجية تلقائياً. وهذا يستبعد الخوادم والحاويات بالكامل. بينما توفر الحاويات تحكماً في بيئة التطبيق، فإن المنصات غير الخادمة مثل AWS Lambda تعطي الأولوية لسهولة الاستخدام من خلال إخفاء جميع عمليات إدارة البنية التحتية.

تطبيقات العالم الحقيقي في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي

تُستخدم الحاويات على نطاق واسع في جميع مراحل دورة حياة الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة بالكامل، بدءًا من التجريب وحتى نشر نموذج الإنتاج.

1. نشر نماذج اكتشاف الكائنات: يمكن تجميع نموذج Ultralytics YOLO المدرب على اكتشاف الأجسام في حاوية Docker. تتضمن هذه الحاوية أوزان النموذج، والنص البرمجي الاستدلالي، وجميع التبعيات الضرورية مثل مكتبات PyTorch و NVIDIA CUDA. يمكن بعد ذلك نشر هذه الوحدة القائمة بذاتها باستمرار على منصات مختلفة، بدءًا من وحدات معالجة الرسومات السحابية القوية إلى أجهزة الذكاء الاصطناعي Edge المحدودة الموارد، مما يضمن أداء النموذج كما هو متوقع بغض النظر عن البيئة.
2. تقديم نماذج معالجة اللغات الطبيعية كخدمات مصغرة: يمكن للفريق الذي يقوم بتطوير تطبيق معالجة اللغات الطبيعية (NLP) باستخدام نماذج من منصات مثل Hugging Face أن يقوم بتجميع المكونات المختلفة (مثل المعالجة المسبقة للنصوص، واستدلال النماذج، ونقطة نهاية واجهة برمجة التطبيقات) كخدمات مصغرة منفصلة. يمكن إدارة هذه الحاويات باستخدام Kubernetes، مما يسمح بتوسيع نطاق كل مكون وتحديثه بشكل مستقل. وهذا يتبع مبادئ بنية الخدمات المصغرة ويؤدي إلى نظام أكثر مرونة. تستفيد المنصات مثل Ultralytics HUB من مبادئ استخدام الحاويات لتبسيط إدارة النماذج ونشرها.

من خلال توفير بيئة متناسقة ومعزولة، أصبح استخدام الحاويات حجر الزاوية في تطوير البرمجيات الحديثة، خاصةً في مجالات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية سريعة التطور. فهي تُمكِّن المطورين ومهندسي MLOPS من إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي موثوقة واختبارها ونشرها بسرعة وكفاءة أكبر على منصات مثل Google Cloud وخدمة Amazon Elastic Container Service.