Containerisierung

Wichtige Konzepte und Komponenten

Um die Containerisierung zu verstehen, braucht es ein paar grundlegende Ideen:

• Container-Image: Ein schlankes, eigenständiges, ausführbares Paket, das alles enthält, was zum Ausführen einer Software benötigt wird: Code, Laufzeit, Systemwerkzeuge, Systembibliotheken und Einstellungen. Images werden oft auf der Grundlage von Anweisungen in einer speziellen Datei (wie einem Dockerfile) erstellt.
• Container: Eine laufende Instanz eines Container-Images. Er läuft isoliert von anderen Containern und dem Host-System, teilt sich aber den Kernel des Host-Betriebssystems. Mehrere Container können auf demselben Host-Rechner laufen.
• Docker: Die beliebteste Containerisierungsplattform, entwickelt von Docker, Inc. Sie bietet Werkzeuge, um containerisierte Anwendungen einfach zu erstellen, zu teilen und auszuführen. Ultralytics bietet eine Docker-Schnellstart-Anleitung für die Einrichtung von YOLO .
• Container Registry: Ein Repository zum Speichern und Verteilen von Container-Images. Docker Hub ist eine weit verbreitete öffentliche Registry, aber auch private Registries sind üblich.
• Orchestrierung: Tools wie Kubernetes und Docker Swarm werden verwendet, um den Lebenszyklus von Containern in großem Maßstab zu verwalten und die Bereitstellung, Skalierung, Vernetzung und Verfügbarkeit auf mehreren Host-Maschinen zu steuern. Die Cloud Native Computing Foundation (CNCF) beherbergt viele Projekte, die sich mit Container-Orchestrierung beschäftigen.

Vorteile der Containerisierung in der KI/ML

Die Containerisierung bietet erhebliche Vorteile für ML- und KI-Projekte:

• Reproduzierbarkeit: Container kapseln die genaue Umgebung (Bibliotheken, Versionen wie PyTorch oder OpenCV, Konfigurationen), die zum Ausführen einer Anwendung oder eines Modells benötigt wird, und stellen so die Konsistenz zwischen Entwicklung, Test und Produktion sicher. Dies ist entscheidend für reproduzierbare Forschung und eine zuverlässige Modellbereitstellung.
• Abhängigkeitsmanagement: AI/ML-Projekte sind oft auf bestimmte Versionen zahlreicher Bibliotheken angewiesen. Container isolieren diese Abhängigkeiten und verhindern Konflikte zwischen verschiedenen Projekten oder Systembibliotheken.
• Skalierbarkeit: Container können schnell gestartet und gestoppt werden, so dass sich Anwendungen je nach Bedarf leicht vergrößern oder verkleinern lassen, was für die Bewältigung variabler Arbeitslasten bei Echtzeit-Inferenzen unerlässlich ist. Dies unterstützt die Anforderungen an die Skalierbarkeit von Berechnungen.
• Übertragbarkeit: Container laufen konsistent in verschiedenen Umgebungen - vom Laptop eines Entwicklers bis hin zu Servern vor Ort oder öffentlichen Clouds wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure. Das vereinfacht die Bereitstellung auf verschiedenen Zielen, einschließlich Edge-Geräten. Erforsche verschiedene Bereitstellungsmodelle, die durch Containerisierung ermöglicht werden.
• Effizienz: Container verbrauchen weniger RessourcenCPU, Arbeitsspeicher, Speicherplatz) als VMs, da sie kein separates Betriebssystem für jede Instanz benötigen, was eine höhere Anwendungsdichte auf derselben Hardware ermöglicht. Das kommt effizienten Machine Learning Operations (MLOps) zugute.

Containerisierung vs. Virtualisierung

Obwohl sowohl die Containerisierung als auch die Virtualisierung isolierte Umgebungen schaffen, unterscheidet sich ihr Ansatz erheblich. Virtuelle Maschinen (VMs) emulieren ein komplettes Hardwaresystem und führen ein vollständiges Gastbetriebssystem auf einem Hypervisor aus. Dies bietet eine starke Isolierung, verursacht aber einen erheblichen Overhead in Bezug auf den Ressourcenverbrauch (CPUund Speicher) und der Startzeit. Container hingegen virtualisieren das Betriebssystem selbst, indem sie den Kernel des Host-Betriebssystems mit Hilfe von Containerisierungsprogrammen wie Docker gemeinsam nutzen. Dies führt zu einem viel geringeren Platzbedarf, einem schnelleren Start und einer besseren Leistung. Für viele KI/ML-Aufgaben, insbesondere für die Bereitstellung von Microservices oder Anwendungen, die schnell skalierbar sein müssen, werden Container oft bevorzugt. VMs sind nach wie vor geeignet, wenn verschiedene Betriebssysteme auf derselben Hardware laufen sollen oder eine maximale Isolierung zwischen Anwendungen erforderlich ist.

Reale Anwendungen in KI/ML

Die Containerisierung ist im gesamten KI/ML-Lebenszyklus weit verbreitet:

1. Einsatz von Objekterkennungsmodellen: Eine Ultralytics YOLO Modell, das für die Objekterkennung trainiert wurde, kann in einen Docker-Container gepackt werden. Dieser Container enthält die Modellgewichte, das Inferenzskript und alle notwendigen Abhängigkeiten (PyTorch, CUDA , etc.). Dieser Container kann dann auf verschiedenen Plattformen eingesetzt werden, von leistungsstarken Cloud-GPUs bis hin zu ressourcenbeschränkten Edge-KI-Geräten, um sicherzustellen, dass das Modell unabhängig von der Umgebung die erwartete Leistung erbringt. Ultralytics bietet einen Docker-Quickstart-Leitfaden, der dies erleichtert.
2. NLP-Modelle als Microservices bereitstellen: Ein Team, das eine Anwendung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) entwickelt und dabei Modelle von Plattformen wie Hugging Face verwendet, kann verschiedene Komponenten (z. B. Textvorverarbeitung, Modellinferenz, API-Endpunkt) als separate Microservices containerisieren. Diese Container können mit Kubernetes verwaltet werden und ermöglichen eine unabhängige Skalierung und Aktualisierung jeder Komponente, was zu einer stabileren und besser verwaltbaren Systemarchitektur führt, die häufig den Prinzipien der Microservices-Architektur folgt. Plattformen wie Ultralytics HUB nutzen ebenfalls die Prinzipien der Containerisierung für eine optimierte Modellverwaltung und -bereitstellung.

Die Containerisierung, die durch Bemühungen wie die Open Container Initiative (OCI) standardisiert wurde, ist zu einem Eckpfeiler der modernen Softwareentwicklung und -bereitstellung geworden, insbesondere in den sich schnell entwickelnden Bereichen der KI und der Computer Vision (CV).