Docker

Docker est une plateforme open source qui automatise le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion des applications en utilisant la virtualisation au niveau du système d'exploitation pour fournir des logiciels dans des paquets appelés conteneurs. Pour les ingénieurs en apprentissage automatique (ML) et les data scientists, Docker est un outil essentiel qui résout le problème courant des incohérences environnementales, le fameux problème du "ça marche sur ma machine". En regroupant le code d'une application avec toutes les bibliothèques, les frameworks comme PyTorch et les autres dépendances dont elle a besoin pour fonctionner, Docker garantit qu'un modèle fonctionne de manière identique, quel que soit l'endroit où il est déployé. Cette cohérence est fondamentale pour un déploiement de modèle fiable et constitue la pierre angulaire des pratiques modernes de MLOps. Ultralytics fournit un guide de démarrage rapide Docker pour aider les utilisateurs à commencer à conteneuriser leurs applications.

Comment fonctionne Docker ?

Le flux de travail de Docker s'articule autour de quelques composants essentiels qui fonctionnent ensemble pour empaqueter et exécuter des applications :

• Dockerfile : Il s'agit d'un simple fichier texte qui contient une liste de commandes ou d'instructions séquentielles. Ces instructions indiquent à Docker comment construire une image Docker spécifique. Pour un projet ML, un Dockerfile spécifierait un système d'exploitation de base, des commandes pour installer des dépendances comme Python et OpenCV, copier les fichiers de modèle et le code d'inférence, et définir la commande à exécuter au démarrage du conteneur. Vous trouverez plus d'informations sur les Dockerfiles dans la documentation officielle de Docker.
• Image Docker : Une image est un package léger, autonome et exécutable qui comprend tout ce qui est nécessaire pour exécuter un logiciel, y compris le code, un environnement d'exécution, des bibliothèques, des variables d'environnement et des fichiers de configuration. Il s'agit d'un modèle en lecture seule créé à partir d'un Dockerfile. Les images spécifiques au ML sont souvent disponibles sur des registres comme NVIDIA NGC, qui sont préconfigurées avec des pilotes GPU et des frameworks ML.
• Conteneur Docker : Un conteneur est une instance exécutable d'une image Docker. Lorsque vous exécutez une image, elle devient un conteneur, qui est un processus isolé s'exécutant sur le noyau de la machine hôte. Plusieurs conteneurs peuvent s'exécuter sur la même machine et partager le noyau du système d'exploitation avec d'autres conteneurs, chacun s'exécutant en tant que processus isolé dans l'espace utilisateur. Cela les rend extrêmement efficaces par rapport à la virtualisation traditionnelle. La technologie est normalisée par des organisations telles que l'Open Container Initiative (OCI).

Applications réelles de l'IA/ML

Docker simplifie l'ensemble du cycle de vie d'un modèle d'IA, de l'expérimentation à la production.

1. Déploiement de modèles de vision par ordinateur en périphérie : Un modèle Ultralytics YOLO11 entraîné pour la détection d'objets peut être intégré dans un conteneur Docker. Ce conteneur comprend les poids du modèle, le script d'inférence et toutes les dépendances nécessaires, comme des versions spécifiques de la bibliothèque CUDA. Ce conteneur unique peut ensuite être déployé de manière cohérente sur diverses plateformes, d'un GPU cloud puissant à un appareil Edge AI aux ressources limitées, tel qu'un NVIDIA Jetson. Cela garantit que le modèle fonctionne comme prévu, une exigence essentielle pour l'inférence en temps réel dans des applications telles que la surveillance intelligente.
2. Création d'environnements de recherche reproductibles : Un data scientist développant un nouvel algorithme pour la segmentation d'images peut créer un conteneur Docker qui verrouille des versions spécifiques de Python, TensorFlow et d'autres bibliothèques. Cet environnement conteneurisé peut être partagé avec des collaborateurs ou publié avec un article de recherche, permettant ainsi à d'autres de reproduire parfaitement l'environnement d'entraînement et de vérifier les résultats. Des plateformes comme Ultralytics HUB s'intègrent aux technologies de conteneurisation pour rationaliser davantage ce processus.

Comparaison avec des termes similaires

Bien que Docker soit au cœur de la conteneurisation, il est souvent utilisé avec d'autres technologies :

• Conteneurisation : Il s'agit du concept général d'empaquetage de logiciels dans des conteneurs. Docker est la plateforme la plus populaire pour la conteneurisation, fournissant les outils pour construire, expédier et exécuter des conteneurs.
• Kubernetes : Alors que Docker gère des conteneurs individuels sur un seul hôte, Kubernetes est une plateforme d'orchestration de conteneurs. Il automatise le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion des applications conteneurisées sur des clusters de machines. Considérez Docker comme la création des conteneurs d'expédition et Kubernetes comme le système gérant les navires et les ports. Vous pouvez en savoir plus sur le site web officiel de Kubernetes.
• Machines virtuelles (VM) : Les machines virtuelles offrent une isolation en émulant des systèmes matériels entiers, y compris un système d'exploitation invité. Les conteneurs, gérés par Docker, virtualisent le système d'exploitation, partageant le noyau de l'hôte. Cela rend les conteneurs beaucoup plus légers, plus rapides et plus efficaces en termes de ressources que les machines virtuelles, bien que les machines virtuelles offrent une isolation plus forte. Le site web officiel de Docker fournit une excellente comparaison.

En tirant parti de Docker, les praticiens de l'IA et de la vision par ordinateur (CV) peuvent améliorer considérablement l'efficacité du flux de travail, la collaboration et la fiabilité des modèles déployés. Pour une vue d'ensemble générale de l'objectif de Docker, des ressources comme l'explication de Docker par OpenSource.com offrent des introductions accessibles. Cette technologie est un catalyseur clé pour un large éventail d'options de déploiement de modèles.