Контейнеризация

Контейнеризация - это облегченная форма виртуализации операционной системы, которая позволяет упаковать приложение и его зависимости - библиотеки, фреймворки и файлы конфигурации - в единый изолированный блок, называемый контейнером. Это решает распространенную проблему некорректной работы программного обеспечения при переносе из одной вычислительной среды в другую. В контексте машинного обучения (ML) контейнеризация обеспечивает переносимость, воспроизводимость и масштабируемость сложных моделей ИИ и их сложных программных стеков, что является критически важным компонентом современной практики MLOps.

Наиболее распространенной технологией контейнеризации является Docker, которая обеспечивает стандартизированный способ создания, доставки и запуска контейнеров. Каждый контейнер использует ядро ОС хост-системы, но работает как изолированный процесс в пользовательском пространстве. Такой подход, стандартизированный такими организациями, как Open Container Initiative (OCI), делает контейнеры гораздо более эффективными с точки зрения ресурсов и более быстрыми в запуске, чем традиционные виртуальные машины. Подробнее об основах контейнеризации можно узнать из таких ресурсов, как объяснение контейнеров от Red Hat.

Контейнеризация и смежные концепции

Понимание различий между контейнеризацией и аналогичными технологиями - ключ к осознанию ее роли в рабочих процессах AI/ML.

• Виртуальные машины (ВМ): Хотя и контейнеры, и виртуальные машины обеспечивают изолированные среды, они работают на разных уровнях. В виртуальной машине эмулируется весь аппаратный стек, включая полную гостевую операционную систему, что делает ее тяжелой и медленной в запуске. В отличие от них, контейнер виртуализирует ОС, разделяя ядро хоста. Это делает контейнеры гораздо более легкими и быстрыми, хотя ВМ могут предложить более высокую степень изоляции на аппаратном уровне.
• Docker: В основе лежит концепция контейнеризации. Docker - самая популярная платформа, реализующая эту концепцию, предоставляющая инструменты для создания и управления отдельными контейнерами. Для практического начала Ultralytics предлагает руководство по быстрому запуску Docker для запуска моделей YOLO. Вы также можете изучить официальные ресурсы Docker для получения дополнительной информации.
• Kubernetes: Если Docker управляет отдельными контейнерами на хосте, то Kubernetes - это платформа для оркестровки контейнеров. Она автоматизирует развертывание, масштабирование и управление тысячами контейнеров в кластерах машин. Обычный рабочий процесс заключается в создании контейнера с помощью Docker и последующем управлении им в масштабе с помощью Kubernetes. Для более глубокого погружения смотрите официальную документацию Kubernetes.
• Бессерверные вычисления: Бессерверные вычисления - это модель выполнения, при которой облачные провайдеры автоматически управляют инфраструктурой, необходимой для выполнения кода. При этом полностью абстрагируются от серверов и контейнеров. В то время как контейнеризация обеспечивает контроль над окружением приложения, бессерверные платформы, такие как AWS Lambda, ставят во главу угла простоту использования, скрывая все управление инфраструктурой.

Приложения реального мира в области ИИ/МЛ

Контейнеризация широко используется на протяжении всего жизненного цикла AI/ML, от экспериментов до развертывания производственной модели.

1. Развертывание моделей обнаружения объектов: Модель Ultralytics YOLO, обученная для обнаружения объектов, может быть упакована в контейнер Docker. Этот контейнер включает веса модели, скрипт вывода, а также все необходимые зависимости, такие как библиотеки PyTorch и NVIDIA CUDA. Этот автономный модуль можно последовательно развернуть на различных платформах, от мощных облачных GPU до устройств Edge AI с ограниченными ресурсами, обеспечив ожидаемую производительность модели вне зависимости от среды.
2. Обслуживание моделей NLP в виде микросервисов: Команда, разрабатывающая приложение для обработки естественного языка (NLP) с использованием моделей от таких платформ, как Hugging Face, может контейнировать различные компоненты (например, препроцессинг текста, вывод модели, конечная точка API) как отдельные микросервисы. Эти контейнеры могут управляться с помощью Kubernetes, что позволяет независимо масштабировать и обновлять каждый компонент. Это соответствует принципам архитектуры микросервисов и приводит к созданию более устойчивой системы. Платформы, подобные Ultralytics HUB, используют принципы контейнеризации для упрощения управления и развертывания моделей.

Обеспечивая последовательную и изолированную среду, контейнеризация стала краеугольным камнем современной разработки программного обеспечения, особенно в быстро развивающихся областях искусственного интеллекта 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.