Docker

Docker, uygulamaların konteynerler adlı paketler halinde sunulması için işletim sistemi düzeyinde sanallaştırma kullanarak dağıtımı, ölçeklendirmeyi ve yönetimi otomatikleştiren açık kaynaklı bir platformdur. Makine Öğrenimi (ML) mühendisleri ve veri bilimcileri için Docker, çevresel tutarsızlıklar sorununu çözen önemli bir araçtır; bu da meşhur "benim makinemde çalışıyor" sorunudur. Bir uygulamanın kodunu, PyTorch gibi tüm kitaplıklar, çerçeveler ve çalışması için ihtiyaç duyduğu diğer bağımlılıklarla birlikte paketleyerek, Docker bir modelin nereye dağıtıldığından bağımsız olarak aynı şekilde performans göstermesini sağlar. Bu tutarlılık, güvenilir model dağıtımı için temeldir ve modern MLOps uygulamalarının köşe taşıdır. Ultralytics, kullanıcıların uygulamalarını konteynerleştirmeye başlamasına yardımcı olmak için bir Docker Hızlı Başlangıç kılavuzu sunar.

Docker Nasıl Çalışır?

Docker'ın iş akışı, uygulamaları paketlemek ve çalıştırmak için birlikte çalışan birkaç temel bileşen etrafında döner:

• Dockerfile: Bu, sıralı komutların veya talimatların bir listesini içeren basit bir metin dosyasıdır. Bu talimatlar, Docker'a belirli bir Docker imgesinin nasıl oluşturulacağını söyler. Bir makine öğrenimi projesi için bir Dockerfile, temel bir işletim sistemi, Python ve OpenCV gibi bağımlılıkları yükleme komutlarını, model dosyalarını ve çıkarım kodunu kopyalamayı ve container başladığında çalıştırılacak komutu belirtir. Dockerfile'lar hakkında daha fazla bilgiyi resmi Docker belgelerinde bulabilirsiniz.
• Docker İmagesi: Bir imge, bir yazılım parçasını çalıştırmak için gereken her şeyi içeren hafif, bağımsız ve yürütülebilir bir pakettir; kod, bir çalışma zamanı, kitaplıklar, ortam değişkenleri ve yapılandırma dosyaları dahil. Bir Dockerfile'dan oluşturulan salt okunur bir şablondur. Makine öğrenimine özgü imajlar genellikle GPU sürücüleri ve makine öğrenimi çerçeveleriyle önceden yapılandırılmış olarak NVIDIA NGC gibi kayıt defterlerinde bulunur.
• Docker Container: Bir container, bir Docker imgesinin çalıştırılabilir bir örneğidir. Bir imgeyi çalıştırdığınızda, ana makinenin çekirdeğinde çalışan yalıtılmış bir süreç olan bir container haline gelir. Aynı makinede birden çok container çalışabilir ve işletim sistemi çekirdeğini diğer container'larla paylaşabilir; her biri kullanıcı alanında yalıtılmış süreçler olarak çalışır. Bu, onları geleneksel sanallaştırmaya kıyasla son derece verimli kılar. Teknoloji, Open Container Initiative (OCI) gibi kuruluşlar tarafından standartlaştırılmıştır.

Gerçek Dünya Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Uygulamaları

Docker, bir YZ modelinin tüm yaşam döngüsünü, denemeden üretime kadar basitleştirir.

1. Bilgisayarla Görme Modellerini Uca Dağıtma: Ultralytics YOLO11 nesne tespiti için eğitilmiş bir model, bir Docker konteynerine paketlenebilir. Bu konteyner, model ağırlıklarını, çıkarım betiğini ve belirli CUDA kütüphane sürümleri gibi gerekli tüm bağımlılıkları içerir. Bu tek konteyner daha sonra, güçlü bir bulut GPU'sundan NVIDIA Jetson gibi kaynak kısıtlı bir Uç Yapay Zeka cihazına kadar çeşitli platformlarda tutarlı bir şekilde dağıtılabilir. Bu, modelin beklendiği gibi performans göstermesini sağlar; bu da akıllı gözetim gibi uygulamalarda gerçek zamanlı çıkarım için kritik bir gereksinimdir.
2. Yeniden Üretilebilir Araştırma Ortamları Oluşturma: Yeni bir görüntü segmentasyonu algoritması geliştiren bir veri bilimcisi, Python, TensorFlow ve diğer kütüphanelerin belirli sürümlerini kilitleyen bir Docker konteyneri oluşturabilir. Bu konteynerize edilmiş ortam, işbirlikçilerle paylaşılabilir veya bir araştırma makalesiyle birlikte yayınlanarak başkalarının eğitim ortamını mükemmel bir şekilde yeniden oluşturmasına ve sonuçları doğrulamasına olanak tanır. Ultralytics HUB gibi platformlar, bu süreci daha da kolaylaştırmak için konteyner teknolojileriyle entegre olur.

Benzer Terimlerle Karşılaştırma

Docker konteynerleştirmenin merkezinde yer alsa da, genellikle diğer teknolojilerle birlikte kullanılır:

• Konteynerleştirme: Bu, yazılımı konteynerlere paketlemenin genel konseptidir. Docker, konteyner oluşturmak, göndermek ve çalıştırmak için araçlar sağlayan en popüler konteynerleştirme platformudur .
• Kubernetes: Docker tek bir ana bilgisayardaki bireysel konteynerleri yönetirken, Kubernetes bir konteyner orkestrasyon platformudur. Konteynerleştirilmiş uygulamaların makineler arası kümeler genelinde dağıtımını, ölçeklendirilmesini ve yönetimini otomatikleştirir. Docker'ı nakliye konteynerleri oluşturmak ve Kubernetes'i gemileri ve limanları yöneten sistem olarak düşünün. Resmi Kubernetes web sitesinde daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
• Sanal Makineler (VM'ler): VM'ler, bir misafir işletim sistemi de dahil olmak üzere tüm donanım sistemlerini taklit ederek izolasyon sağlar. Docker tarafından yönetilen container'lar, ana makine çekirdeğini paylaşarak işletim sistemini sanallaştırır. Bu, container'ları VM'lerden çok daha hafif, hızlı ve kaynak açısından verimli hale getirir, ancak VM'ler daha güçlü izolasyon sunar. Resmi Docker web sitesi harika bir karşılaştırma sunmaktadır.

Docker'dan yararlanarak, AI ve Bilgisayarlı Görü (CV) uygulayıcıları, iş akışı verimliliğini, işbirliğini ve dağıtılan modellerin güvenilirliğini önemli ölçüde artırabilirler. Docker'ın amacına genel bir bakış için, OpenSource.com'un Docker açıklaması gibi kaynaklar erişilebilir girişler sunar. Bu teknoloji, çok çeşitli model dağıtım seçenekleri için önemli bir kolaylaştırıcıdır.