دوكر

المفاهيم الأساسية لـ Docker

يتضمن فهم Docker فهم بعض المكونات الأساسية:

• ملف الإرساء: ملف نصي يحتوي على تعليمات لبناء صورة Docker. وهو يحدد نظام التشغيل الأساسي والتبعيات والرموز والأوامر اللازمة لإعداد بيئة التطبيق.
• صورة الرصيف: قالب للقراءة فقط تم إنشاؤه من ملف Dockerfile. وهي تتضمن رمز التطبيق والمكتبات والتبعيات والأدوات والملفات الأخرى اللازمة لتشغيل التطبيق. تُستخدم الصور لإنشاء الحاويات.
• حاوية Docker Container: نسخة قابلة للتشغيل من صورة Docker. الحاويات هي بيئات معزولة حيث يتم تنفيذ التطبيقات. وهي تشترك في نواة النظام المضيف ولكنها تعمل في مساحات مستخدم منفصلة، مما يضمن الاتساق والعزل.
• مركز الإرساء: خدمة تسجيل قائمة على السحابة مقدمة من Docker للعثور على صور الحاويات ومشاركتها. يستضيف آلاف الصور العامة، بما في ذلك الصور الرسمية للبرامج الشائعة مثل Python, PyTorchو TensorFlow.

يمكنك استكشاف كائنات ومفاهيم Docker هذه بشكل أكبر في الوثائق الرسمية.

الملاءمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

غالبًا ما تتضمن مشاريع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بيئات معقدة ذات تبعيات عديدة(مثل PyTorch أو OpenCV) وإصدارات مكتبات محددة. يمكن أن تمثل إدارة هذه التبعيات وضمان وجود بيئات متسقة عبر مراحل مختلفة (التطوير والاختبار والنشر) تحديًا كبيرًا. يعالج Docker هذه المشكلات بفعالية:

• قابلية الاستنساخ: يضمن Docker أن تكون البيئة المحددة في ملف Dockerfile متطابقة أينما تم تشغيل الحاوية، مما يسهل البحث القابل للتكرار وسلوك النموذج الموثوق به.
• إدارة التبعيات: تعزل تبعيات المشروع داخل الحاوية، مما يمنع التعارضات بين المشاريع المختلفة أو مع مكتبات النظام المضيف.
• تعاون مبسط: يمكن للفرق مشاركة صور Docker، مما يضمن أن يعمل الجميع في نفس البيئة، بغض النظر عن إعدادات أجهزتهم المحلية. وهذا يتوافق بشكل جيد مع مبادئ MLOps.
• نشر فعال: تعمل حاويات Docker على تبسيط عملية نشر النموذج من خلال تجميع النموذج والتبعيات ورمز العرض في وحدة واحدة محمولة. وهذا يسهل عملية النشر إلى أهداف مختلفة، بما في ذلك المنصات السحابية والأجهزة الطرفية.
• قابلية التوسع: تتميز الحاويات بأنها خفيفة الوزن وتبدأ بسرعة، مما يجعلها مثالية لتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي بناءً على الطلب، وغالبًا ما تتم إدارتها بواسطة أدوات التنسيق. وهذا يدعم احتياجات قابلية التوسع الحسابي.

تطبيقات العالم الحقيقي في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي

تتضح فائدة Docker في سيناريوهات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة المختلفة:

1. نشر نماذج الكشف عن الكائنات: يقوم فريق بتطوير نموذج للكشف عن الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO لمراقبة الحياة البرية في منطقة محمية طبيعية. يستخدمون Docker لحزم نموذجYOLO11 المدرّب، والبرامج النصية الاستدلالية، والمكتبات الضرورية(مثل OpenCV). يمكن بعد ذلك نشر هذا التطبيق المعبأ في حاويات بشكل متسق على مختلف الأجهزة المتطورة الموضوعة في الميدان، مما يضمن أداءً موثوقاً على الرغم من اختلافات الأجهزة. توفر Ultralytics دليل Docker Quickstart لتسهيل هذه العملية.
2. تحليل الصور الطبية القابلة للتطوير: تقوم شركة ناشئة في مجال الرعاية الصحية ببناء أداة ذكاء اصطناعي لتحليل الصور الطبية، ربما للكشف عن الأورام. يتم تجميع نموذج التعلم العميق وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة به في حاوية Docker. يسمح ذلك بنشر التطبيق كجزء من بنية الخدمات المصغرة، حيث يمكن زيادة أو تقليل عدد مثيلات الحاويات المتعددة تلقائيًا بناءً على عدد طلبات التحليل، مما يضمن كفاءة استخدام الموارد والاستجابة.

مقارنة مع المصطلحات المماثلة

على الرغم من أن Docker أساسي في عملية التجميع في حاويات، إلا أنه غالبًا ما يُستخدم إلى جانب تقنيات أخرى:

• الاحتواء: هذا هو المفهوم العام لتعبئة البرامج في حاويات. Docker هي المنصة الأكثر شيوعًا لتعبئة الحاويات، حيث توفر الأدوات اللازمة لبناء الحاويات وشحنها وتشغيلها.
• Kubernetes: بينما تدير Docker الحاويات الفردية على مضيف واحد، فإن Kubernetes هي منصة لتنسيق الحاويات. تعمل على أتمتة نشر التطبيقات المعبأة في حاويات وتوسيع نطاقها وإدارتها عبر مجموعات من الأجهزة. فكّر في Docker على أنه نظام إنشاء حاويات الشحن و Kubernetes كنظام إدارة السفن والمنافذ. يمكنك معرفة المزيد على موقع Kubernetes الرسمي.
• الأجهزة الافتراضية (VMs): توفر الآلات الافتراضية (VMs) العزل عن طريق محاكاة أنظمة الأجهزة بالكامل، بما في ذلك نظام التشغيل الضيف. أما الحاويات، التي تديرها Docker، فتقوم بإضفاء الطابع الافتراضي على نظام التشغيل، ومشاركة نواة المضيف. وهذا يجعل الحاويات أخف وزنًا وأسرع وأكثر كفاءة في استخدام الموارد من الآلات الافتراضية (VMs)، على الرغم من أن الآلات الافتراضية توفر عزلة أقوى.

من خلال الاستفادة من Docker، يمكن لممارسي الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية تحسين كفاءة سير العمل والتعاون وموثوقية النماذج المنشورة بشكل كبير. للحصول على لمحة عامة عن الغرض من Docker، تقدم موارد مثل شرح Docker الخاص بموقع OpenSource.com مقدمات يسهل الوصول إليها. غالبًا ما تتكامل أدوات مثل Ultralytics HUB مع تقنيات الحاويات لتبسيط دورة حياة التعلم الآلي من البداية إلى النهاية، بدءًا من التدريب وحتى النشر.