Containerisierung

Containerisierung ist eine schlanke Form der Betriebssystemvirtualisierung, die es Ihnen ermöglicht, eine Anwendung und ihre Abhängigkeiten – wie Bibliotheken, Frameworks und Konfigurationsdateien – in einer einzigen, isolierten Einheit, dem sogenannten Container, zu verpacken. Dies löst das häufige Problem, dass Software nicht korrekt ausgeführt werden kann, wenn sie von einer Computerumgebung in eine andere verschoben wird. Im Kontext von Machine Learning (ML) stellt die Containerisierung sicher, dass komplexe KI-Modelle und ihre komplizierten Software-Stacks portabel, reproduzierbar und skalierbar sind, was eine kritische Komponente moderner MLOps-Praktiken darstellt.

Die am weitesten verbreitete Containerisierungs-Technologie ist Docker, die eine standardisierte Möglichkeit zum Erstellen, Versenden und Ausführen von Containern bietet. Jeder Container teilt sich den OS-Kernel des Hostsystems, läuft aber als isolierter Prozess im User Space. Dieser Ansatz, der von Organisationen wie der Open Container Initiative (OCI) standardisiert wurde, macht Container wesentlich ressourceneffizienter und schneller zu starten als traditionelle virtuelle Maschinen. Weitere Informationen zu den Grundlagen der Containerisierung finden Sie in Ressourcen wie Red Hats Erklärung zu Containern.

Containerisierung vs. verwandte Konzepte

Das Verständnis der Unterschiede zwischen Containerisierung und ähnlichen Technologien ist der Schlüssel zum Verständnis ihrer Rolle in KI/ML-Workflows.

• Virtuelle Maschinen (VMs): Während sowohl Container als auch VMs isolierte Umgebungen bieten, arbeiten sie auf unterschiedlichen Ebenen. Eine VM emuliert einen gesamten Hardware-Stack, einschließlich eines vollständigen Gastbetriebssystems, was sie schwerfällig macht und den Start verlangsamt. Im Gegensatz dazu virtualisiert ein Container das Betriebssystem und teilt sich den Host-Kernel. Dadurch sind Container wesentlich schlanker und schneller, obwohl VMs ein höheres Maß an Hardware-Isolation bieten können.
• Docker: Containerisierung ist das zugrunde liegende Konzept. Docker ist die beliebteste Plattform, die dieses Konzept implementiert und die Werkzeuge zum Erstellen und Verwalten einzelner Container bereitstellt. Für einen praktischen Einstieg bietet Ultralytics eine Docker-Schnellstartanleitung zum Ausführen von YOLO-Modellen. Sie können auch die offiziellen Ressourcen von Docker für weitere Informationen erkunden.
• Kubernetes: Während Docker einzelne Container auf einem Host verwaltet, ist Kubernetes eine Container-Orchestrierungsplattform. Es automatisiert die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Tausenden von Containern über Cluster von Maschinen hinweg. Ein üblicher Workflow besteht darin, einen Container mit Docker zu erstellen und ihn dann mit Kubernetes in großem Maßstab zu verwalten. Für einen tieferen Einblick siehe die offizielle Kubernetes-Dokumentation.
• Serverless Computing: Serverless ist ein Ausführungsmodell, bei dem Cloud-Anbieter die für die Ausführung von Code erforderliche Infrastruktur automatisch verwalten. Dies abstrahiert Server und Container vollständig. Während die Containerisierung die Kontrolle über die Anwendungsumgebung ermöglicht, priorisieren Serverless-Plattformen wie AWS Lambda die Benutzerfreundlichkeit, indem sie die gesamte Infrastrukturverwaltung ausblenden.

Anwendungen von KI/ML in der Praxis

Die Containerisierung wird im gesamten KI/ML-Lebenszyklus eingesetzt, von der Experimentierphase bis zur Modellbereitstellung in der Produktion.

1. Objekterkennungsmodelle bereitstellen: Ein für die Objekterkennung trainiertes Ultralytics YOLO-Modell kann in einen Docker-Container verpackt werden. Dieser Container enthält die Modellgewichte, das Inferenzskript und alle notwendigen Abhängigkeiten wie PyTorch und NVIDIA CUDA-Bibliotheken. Diese in sich geschlossene Einheit kann dann konsistent auf verschiedenen Plattformen bereitgestellt werden, von leistungsstarken Cloud-GPUs bis hin zu ressourcenbeschränkten Edge-KI-Geräten, wodurch sichergestellt wird, dass das Modell unabhängig von der Umgebung wie erwartet funktioniert.
2. Serving von NLP-Modellen als Microservices: Ein Team, das eine Natural Language Processing (NLP)-Anwendung mit Modellen von Plattformen wie Hugging Face entwickelt, kann verschiedene Komponenten (z. B. Textvorverarbeitung, Modellinferenz, API-Endpunkt) als separate Microservices containerisieren. Diese Container können mit Kubernetes verwaltet werden, was eine unabhängige Skalierung und Aktualisierung jeder Komponente ermöglicht. Dies folgt den Prinzipien einer Microservices-Architektur und führt zu einem robusteren System. Plattformen wie Ultralytics HUB nutzen Containerisierungsprinzipien für ein optimiertes Modellmanagement und Deployment.

Durch die Bereitstellung einer konsistenten und isolierten Umgebung ist die Containerisierung zu einem Eckpfeiler der modernen Softwareentwicklung geworden, insbesondere in den sich schnell entwickelnden Bereichen KI und Computer Vision (CV). Sie ermöglicht es Entwicklern und MLOps-Ingenieuren, zuverlässige KI-Anwendungen schneller und effizienter auf Plattformen wie Google Cloud und Amazon Elastic Container Service zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.