الحاويات

الحاويات هي شكل خفيف الوزن من محاكاة نظام التشغيل يسمح لك بتعبئة تطبيق وتبعياته - مثل المكتبات والأُطر وملفات التكوين - في وحدة معزولة واحدة تسمى حاوية. يحل هذا المشكلة الشائعة المتمثلة في فشل تشغيل البرامج بشكل صحيح عند نقلها من بيئة حوسبة إلى أخرى. في سياق التعلم الآلي (ML)، تضمن الحاويات أن نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة ومجموعات البرامج المعقدة الخاصة بها قابلة للنقل وإعادة الإنتاج وقابلة للتطوير، مما يشكل مكونًا مهمًا في ممارسات MLOps الحديثة.

تكنولوجيا الحاويات الأكثر استخدامًا هي Docker، التي توفر طريقة موحدة لإنشاء الحاويات وشحنها وتشغيلها. تشترك كل حاوية في نواة نظام التشغيل (OS) الخاص بالمضيف ولكنها تعمل كعملية معزولة في مساحة المستخدم. هذا النهج، الذي تم توحيده بواسطة منظمات مثل مبادرة الحاويات المفتوحة (OCI)، يجعل الحاويات أكثر كفاءة في استخدام الموارد وأسرع في التشغيل من الآلات الافتراضية التقليدية. يمكنك معرفة المزيد حول أساسيات الحاويات من مصادر مثل شرح Red Hat للحاويات.

الحاويات مقابل المفاهيم ذات الصلة

يُعد فهم الفروق بين الحاويات والتقنيات المماثلة أمرًا أساسيًا لتقدير دورها في سير عمل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.

• الآلات الافتراضية (VMs): في حين أن كلاً من الحاويات والآلات الافتراضية توفر بيئات معزولة، إلا أنها تعمل على مستويات مختلفة. تحاكي الآلة الافتراضية مكدس أجهزة كامل، بما في ذلك نظام تشغيل ضيف كامل، مما يجعلها ثقيلة وبطيئة في البدء. في المقابل، تقوم الحاوية بمحاكاة نظام التشغيل، ومشاركة نواة المضيف. هذا يجعل الحاويات أخف وزناً وأسرع بكثير، على الرغم من أن الآلات الافتراضية يمكن أن توفر درجة أعلى من العزل على مستوى الأجهزة.
• Docker: الحاويات هي المفهوم الأساسي. Docker هي المنصة الأكثر شيوعًا التي تنفذ هذا المفهوم، حيث توفر الأدوات اللازمة لإنشاء وإدارة الحاويات الفردية. للبدء العملي، يوفر Ultralytics دليل البدء السريع لـ Docker 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. إنها تعمل على أتمتة نشر وتوسيع وإدارة الآلاف من الحاويات عبر مجموعات من الأجهزة. سير العمل الشائع هو إنشاء حاوية باستخدام Docker ثم إدارتها على نطاق واسع باستخدام Kubernetes. للحصول على نظرة أكثر تعمقًا، راجع وثائق Kubernetes الرسمية.
• الحوسبة بدون خادم (Serverless Computing): الحوسبة بدون خادم هي نموذج تنفيذي حيث يقوم مزودو الخدمات السحابية بإدارة البنية التحتية المطلوبة لتشغيل التعليمات البرمجية تلقائيًا. هذا يلغي الحاجة إلى الخوادم والحاويات تمامًا. في حين أن الحاويات توفر التحكم في بيئة التطبيق، فإن الأنظمة الأساسية بدون خادم مثل AWS Lambda تعطي الأولوية لسهولة الاستخدام عن طريق إخفاء جميع عمليات إدارة البنية التحتية.

تطبيقات واقعية في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي

تُستخدم الحاويات على نطاق واسع في جميع مراحل دورة حياة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي بأكملها، من التجريب إلى نشر النموذج في مرحلة الإنتاج.

1. نشر نماذج اكتشاف الكائنات: يمكن تجميع نموذج Ultralytics YOLO المدرب على اكتشاف الكائنات في حاوية Docker. تتضمن هذه الحاوية أوزان النموذج، ونص الاستدلال، وجميع التبعيات الضرورية مثل PyTorch و مكتبات NVIDIA CUDA. يمكن بعد ذلك نشر هذه الوحدة المستقلة باستمرار على منصات مختلفة، من وحدات معالجة الرسومات السحابية القوية إلى أجهزة Edge AI محدودة الموارد، مما يضمن أن النموذج يعمل كما هو متوقع بغض النظر عن البيئة.
2. تقديم نماذج البرمجة اللغوية العصبية كخدمات مصغرة: يمكن لفريق يقوم بتطوير تطبيق معالجة اللغة الطبيعية (NLP) باستخدام نماذج من منصات مثل Hugging Face تجميع المكونات المختلفة (مثل المعالجة المسبقة للنصوص، واستدلال النموذج، ونقطة نهاية API) كخدمات مصغرة منفصلة. يمكن إدارة هذه الحاويات باستخدام Kubernetes، مما يسمح بتوسيع وتحديث كل مكون بشكل مستقل. وهذا يتبع مبادئ هندسة الخدمات المصغرة ويؤدي إلى نظام أكثر مرونة. تستفيد منصات مثل Ultralytics HUB من مبادئ الحاويات لتبسيط إدارة النموذج و النشر.

من خلال توفير بيئة متسقة ومعزولة، أصبح الاحتواء (Containerization) حجر الزاوية في تطوير البرمجيات الحديثة، وخاصة في مجالات الذكاء الاصطناعي ورؤية الحاسوب (CV) سريعة التطور. فهو يمكّن المطورين ومهندسي MLOps من بناء واختبار ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموثوقة بسرعة وكفاءة أكبر على منصات مثل Google Cloud و Amazon Elastic Container Service.