Контейнеризация

Контейнеризация — это облегченная форма виртуализации операционной системы, которая позволяет упаковать приложение и его зависимости, такие как библиотеки, фреймворки и файлы конфигурации, в единый изолированный блок, называемый контейнером. Это решает распространенную проблему неправильной работы программного обеспечения при перемещении из одной вычислительной среды в другую. В контексте машинного обучения (ML) контейнеризация гарантирует, что сложные модели ИИ и их сложные программные стеки являются переносимыми, воспроизводимыми и масштабируемыми, что является критически важным компонентом современной практики MLOps.

Наиболее широко используемой технологией контейнеризации является Docker, который предоставляет стандартизированный способ сборки, поставки и запуска контейнеров. Каждый контейнер использует ядро ОС хост-системы, но работает как изолированный процесс в пользовательском пространстве. Этот подход, стандартизированный такими организациями, как Open Container Initiative (OCI), делает контейнеры гораздо более ресурсоэффективными и быстрыми в запуске, чем традиционные виртуальные машины. Вы можете узнать больше об основах контейнеризации из таких ресурсов, как объяснение контейнеров от Red Hat.

Контейнеризация и смежные концепции

Понимание различий между контейнеризацией и аналогичными технологиями является ключом к пониманию ее роли в рабочих процессах AI/ML.

• Виртуальные машины (VM): Хотя и контейнеры, и виртуальные машины обеспечивают изолированные среды, они работают на разных уровнях. Виртуальная машина эмулирует весь аппаратный стек, включая полную гостевую операционную систему, что делает ее тяжелой и медленной для запуска. В отличие от этого, контейнер виртуализирует ОС, разделяя ядро хоста. Это делает контейнеры намного более легкими и быстрыми, хотя виртуальные машины могут предложить более высокую степень изоляции на уровне оборудования.
• Docker: Контейнеризация — это основная концепция. Docker — самая популярная платформа, реализующая эту концепцию, предоставляющая инструменты для создания отдельных контейнеров и управления ими. Для практического старта Ultralytics предоставляет руководство по быстрому запуску Docker для запуска моделей YOLO. Вы также можете изучить официальные ресурсы Docker для получения дополнительной информации.
• Kubernetes: В то время как Docker управляет отдельными контейнерами на хосте, Kubernetes - это платформа оркестровки контейнеров. Она автоматизирует развертывание, масштабирование и управление тысячами контейнеров в кластерах машин. Распространенным рабочим процессом является создание контейнера с помощью Docker, а затем управление им в масштабе с помощью Kubernetes. Для более глубокого погружения см. официальную документацию Kubernetes.
• Бессерверные вычисления: Бессерверная архитектура — это модель выполнения, в которой облачные провайдеры автоматически управляют инфраструктурой, необходимой для запуска кода. Это полностью абстрагирует серверы и контейнеры. В то время как контейнеризация обеспечивает контроль над средой приложения, бессерверные платформы, такие как AWS Lambda, отдают приоритет простоте использования, скрывая все управление инфраструктурой.

Реальные приложения в AI/ML

Контейнеризация широко используется на протяжении всего жизненного цикла AI/ML, от экспериментов до развертывания моделей в production.

1. Развертывание моделей обнаружения объектов: Модель Ultralytics YOLO, обученная для обнаружения объектов, может быть упакована в контейнер Docker. Этот контейнер включает в себя веса модели, скрипт инференса и все необходимые зависимости, такие как PyTorch и библиотеки NVIDIA CUDA. Затем этот автономный модуль можно последовательно развертывать на различных платформах, от мощных облачных GPU до периферийных ИИ устройств с ограниченными ресурсами, обеспечивая ожидаемую работу модели независимо от среды.
2. Обслуживание NLP-моделей как микросервисов: Команда, разрабатывающая приложение обработки естественного языка (NLP) с использованием моделей с таких платформ, как Hugging Face, может контейнеризировать различные компоненты (например, предварительную обработку текста, вывод модели, конечную точку API) в виде отдельных микросервисов. Эти контейнеры можно управлять с помощью Kubernetes, что позволяет независимо масштабировать и обновлять каждый компонент. Это соответствует принципам архитектуры микросервисов и приводит к созданию более устойчивой системы. Платформы, такие как Ultralytics HUB, используют принципы контейнеризации для упрощения управления моделями и развертывания.

Обеспечивая согласованную и изолированную среду, контейнеризация стала краеугольным камнем современной разработки программного обеспечения, особенно в быстро развивающихся областях ИИ и компьютерного зрения (CV). Она позволяет разработчикам и инженерам MLOps создавать, тестировать и развертывать надежные приложения ИИ с большей скоростью и эффективностью на таких платформах, как Google Cloud и Amazon Elastic Container Service.