Docker
Vereinfachen Sie KI/ML-Workflows mit Docker! Erfahren Sie, wie Sie Modelle bereitstellen, die Reproduzierbarkeit sicherstellen und effizient über verschiedene Umgebungen hinweg skalieren können.
Docker ist eine Open-Source-Plattform, die die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Anwendungen automatisiert, indem sie die Virtualisierung auf Betriebssystemebene nutzt, um Software in Paketen, den sogenannten Containern, bereitzustellen. Für Ingenieure im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und für Datenwissenschaftler ist Docker ein wichtiges Tool, das das häufige Problem von Umgebungsinkonsistenzen löst - das berüchtigte "Das funktioniert auf meinem Rechner"-Problem. Durch die Bündelung des Codes einer Anwendung mit allen Bibliotheken, Frameworks wie PyTorch und anderen Abhängigkeiten, die zur Ausführung benötigt werden, stellt Docker sicher, dass ein Modell unabhängig vom Einsatzort identisch funktioniert. Diese Konsistenz ist grundlegend für eine zuverlässige Modellbereitstellung und ein Eckpfeiler moderner MLOps-Praktiken. Ultralytics bietet einen Docker-Quickstart-Leitfaden, der den Benutzern den Einstieg in die Containerisierung ihrer Anwendungen erleichtert.
Wie Docker funktioniert
Der Arbeitsablauf von Docker dreht sich um einige Kernkomponenten, die zusammenarbeiten, um Anwendungen zu verpacken und auszuführen:
- Dockerdatei: Hierbei handelt es sich um eine einfache Textdatei, die eine Liste von aufeinanderfolgenden Befehlen oder Anweisungen enthält. Diese Anweisungen teilen Docker mit, wie ein bestimmtes Docker-Abbild erstellt werden soll. Für ein ML-Projekt würde ein Dockerfile ein Basisbetriebssystem, Befehle zur Installation von Abhängigkeiten wie Python und OpenCV, das Kopieren der Modelldateien und des Inferenzcodes sowie die Definition des Befehls, der beim Starten des Containers ausgeführt werden soll, angeben. Weitere Informationen über Dockerdateien finden Sie in der offiziellen Docker-Dokumentation.
- Docker-Abbild: Ein Image ist ein leichtgewichtiges, eigenständiges und ausführbares Paket, das alles enthält, was zum Ausführen einer Software benötigt wird, einschließlich des Codes, einer Laufzeitumgebung, Bibliotheken, Umgebungsvariablen und Konfigurationsdateien. Es handelt sich um eine schreibgeschützte Vorlage, die aus einer Dockerdatei erstellt wird. ML-spezifische Images sind oft über Registrierungen wie NVIDIA NGC verfügbar, die mit GPU-Treibern und ML-Frameworks vorkonfiguriert sind.
- Docker-Container: Ein Container ist eine lauffähige Instanz eines Docker-Abbilds. Wenn Sie ein Image ausführen, wird es zu einem Container, der ein isolierter Prozess ist, der auf dem Kernel des Host-Rechners läuft. Mehrere Container können auf demselben Rechner ausgeführt werden und den Betriebssystemkern mit anderen Containern teilen, die jeweils als isolierte Prozesse im Benutzerbereich laufen. Dies macht sie im Vergleich zur herkömmlichen Virtualisierung äußerst effizient. Die Technologie wird von Organisationen wie der Open Container Initiative (OCI) standardisiert.
Real-World AI/ML-Anwendungen
Docker vereinfacht den gesamten Lebenszyklus eines KI-Modells, von der Erprobung bis zur Produktion.
- Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen an der Grenze: Ein Ultralytics YOLO11-Modell, das für die Objekterkennung trainiert wurde, kann in einen Docker-Container gepackt werden. Dieser Container enthält die Modellgewichte, das Inferenzskript und alle erforderlichen Abhängigkeiten wie spezifische CUDA-Bibliotheksversionen. Dieser einzelne Container kann dann konsistent auf verschiedenen Plattformen eingesetzt werden, von einer leistungsstarken Cloud-GPU bis hin zu einem ressourcenbeschränkten Edge AI-Gerät wie einem NVIDIA Jetson. Dadurch wird sichergestellt, dass das Modell die erwartete Leistung erbringt - eine wichtige Voraussetzung für Echtzeit-Inferenzen in Anwendungen wie der intelligenten Überwachung.
- Schaffung reproduzierbarer Forschungsumgebungen: Ein Datenwissenschaftler, der einen neuen Algorithmus zur Bildsegmentierung entwickelt, kann einen Docker-Container erstellen, der bestimmte Versionen von Python, TensorFlow und anderen Bibliotheken einschließt. Diese containerisierte Umgebung kann mit Kollegen geteilt oder zusammen mit einer Forschungsarbeit veröffentlicht werden, so dass andere die Trainingsumgebung perfekt replizieren und die Ergebnisse überprüfen können. Plattformen wie Ultralytics HUB lassen sich in Container-Technologien integrieren, um diesen Prozess weiter zu rationalisieren.
Vergleich mit ähnlichen Begriffen
Docker ist zwar ein zentraler Bestandteil der Containerisierung, wird aber oft zusammen mit anderen Technologien eingesetzt:
- Containerisierung: Dies ist das allgemeine Konzept der Verpackung von Software in Container. Docker ist die beliebteste Plattform für die Containerisierung und bietet die Tools zum Erstellen, Ausliefern und Ausführen von Containern.
- Kubernetes: Während Docker einzelne Container auf einem einzelnen Host verwaltet, ist Kubernetes eine Container-Orchestrierungsplattform. Sie automatisiert die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen über Cluster von Maschinen. Stellen Sie sich Docker als das System vor, das die Container erstellt, und Kubernetes als das System, das die Container und Ports verwaltet. Weitere Informationen finden Sie auf der offiziellen Kubernetes-Website.
- Virtuelle Maschinen (VMs): VMs bieten Isolierung durch Emulation ganzer Hardwaresysteme, einschließlich eines Gastbetriebssystems. Container, die von Docker verwaltet werden, virtualisieren das Betriebssystem und nutzen den Host-Kernel gemeinsam. Dadurch sind Container viel leichter, schneller und ressourceneffizienter als VMs, obwohl VMs eine stärkere Isolierung bieten. Die offizielle Docker-Website bietet einen guten Vergleich.
Durch den Einsatz von Docker können KI- und Computer-Vision-Experten die Effizienz der Arbeitsabläufe, die Zusammenarbeit und die Zuverlässigkeit der bereitgestellten Modelle erheblich verbessern. Für einen allgemeinen Überblick über den Zweck von Docker bieten Ressourcen wie die Docker-Erklärung von OpenSource.com eine verständliche Einführung. Diese Technologie ist eine wichtige Voraussetzung für eine breite Palette von Modellbereitstellungsoptionen.