Người lái tàu

Docker là một nền tảng mã nguồn mở tự động hóa việc triển khai, mở rộng quy mô và quản lý ứng dụng bằng cách sử dụng ảo hóa cấp hệ điều hành để phân phối phần mềm trong các gói gọi là container. Đối với các kỹ sư Học máy (ML) và các nhà khoa học dữ liệu, Docker là một công cụ thiết yếu giúp giải quyết vấn đề phổ biến về tính không nhất quán của môi trường - vấn đề "nó hoạt động trên máy của tôi" khét tiếng. Bằng cách đóng gói mã của ứng dụng với tất cả các thư viện, framework như PyTorch và các phụ thuộc khác cần thiết để chạy, Docker đảm bảo rằng một mô hình hoạt động giống hệt nhau bất kể nó được triển khai ở đâu. Tính nhất quán này là nền tảng cho việc triển khai mô hình đáng tin cậy và là nền tảng của các phương pháp MLOps hiện đại. Ultralytics cung cấp hướng dẫn Khởi động Nhanh Docker để giúp người dùng bắt đầu đóng gói ứng dụng của họ.

Docker hoạt động như thế nào

Quy trình làm việc của Docker xoay quanh một số thành phần cốt lõi hoạt động cùng nhau để đóng gói và chạy ứng dụng:

• Dockerfile : Đây là một tệp văn bản đơn giản chứa danh sách các lệnh hoặc hướng dẫn tuần tự. Các hướng dẫn này cho Docker biết cách xây dựng một hình ảnh Docker cụ thể. Đối với một dự án ML, Dockerfile sẽ chỉ định hệ điều hành cơ sở, các lệnh để cài đặt các phụ thuộc như Python và OpenCV , sao chép các tệp mô hình và mã suy luận, và xác định lệnh sẽ chạy khi container khởi động. Bạn có thể tìm thêm thông tin về Dockerfile trong tài liệu chính thức của Docker .
• Docker Image : Image là một gói nhẹ, độc lập và có thể thực thi, bao gồm mọi thứ cần thiết để chạy một phần mềm, bao gồm mã, thời gian chạy, thư viện, biến môi trường và tệp cấu hình. Đây là một mẫu chỉ đọc được tạo từ Dockerfile. Các image dành riêng cho ML thường có sẵn trên các registry như NVIDIA NGC , được cấu hình sẵn với trình điều khiển GPU và framework ML.
• Docker Container : Container là một phiên bản có thể chạy được của một Docker image. Khi bạn chạy một image, nó sẽ trở thành một container, tức là một tiến trình biệt lập chạy trên kernel của máy chủ. Nhiều container có thể chạy trên cùng một máy và chia sẻ kernel hệ điều hành với các container khác, mỗi container chạy như một tiến trình biệt lập trong không gian người dùng. Điều này làm cho chúng cực kỳ hiệu quả so với ảo hóa truyền thống. Công nghệ này được chuẩn hóa bởi các tổ chức như Sáng kiến Container Mở (OCI) .

Ứng dụng AI/ML trong thế giới thực

Docker đơn giản hóa toàn bộ vòng đời của mô hình AI, từ thử nghiệm đến sản xuất.

1. Triển khai Mô hình Thị giác Máy tính đến Biên: Mô hình YOLO11 của Ultralytics đã được huấn luyện để phát hiện đối tượng có thể được đóng gói vào một container Docker. Container này bao gồm các trọng số mô hình, tập lệnh suy luận và tất cả các phụ thuộc cần thiết như các phiên bản thư viện CUDA cụ thể. Container duy nhất này sau đó có thể được triển khai nhất quán trên nhiều nền tảng khác nhau, từ GPU đám mây mạnh mẽ đến thiết bị AI biên giới hạn tài nguyên như NVIDIA Jetson . Điều này đảm bảo mô hình hoạt động như mong đợi, một yêu cầu quan trọng đối với suy luận thời gian thực trong các ứng dụng như giám sát thông minh .
2. Tạo Môi trường Nghiên cứu Có thể Tái tạo: Một nhà khoa học dữ liệu đang phát triển một thuật toán mới cho phân đoạn hình ảnh có thể tạo một container Docker khóa các phiên bản cụ thể của Python, TensorFlow và các thư viện khác. Môi trường container này có thể được chia sẻ với cộng tác viên hoặc xuất bản cùng với một bài báo nghiên cứu, cho phép những người khác sao chép hoàn hảo môi trường đào tạo và xác minh kết quả. Các nền tảng như Ultralytics HUB tích hợp với công nghệ container để đơn giản hóa hơn nữa quy trình này.

So sánh với các thuật ngữ tương tự

Mặc dù Docker đóng vai trò trung tâm trong công nghệ container hóa, nhưng nó thường được sử dụng cùng với các công nghệ khác:

• Container hóa : Đây là khái niệm chung về đóng gói phần mềm vào container. Docker là nền tảng phổ biến nhất cho container hóa, cung cấp các công cụ để xây dựng, vận chuyển và chạy container.
• Kubernetes : Trong khi Docker quản lý các container riêng lẻ trên một máy chủ duy nhất, Kubernetes là một nền tảng điều phối container. Nó tự động triển khai, mở rộng quy mô và quản lý các ứng dụng được chứa trong container trên các cụm máy. Hãy nghĩ về Docker như việc tạo ra các container vận chuyển và Kubernetes như hệ thống quản lý các tàu và cảng. Bạn có thể tìm hiểu thêm trên trang web chính thức của Kubernetes .
• Máy ảo (VM) : VM cung cấp khả năng cô lập bằng cách mô phỏng toàn bộ hệ thống phần cứng, bao gồm cả hệ điều hành khách. Container, được Docker quản lý, ảo hóa hệ điều hành, chia sẻ kernel máy chủ. Điều này giúp container nhẹ hơn, nhanh hơn và tiết kiệm tài nguyên hơn nhiều so với VM, mặc dù VM cung cấp khả năng cô lập mạnh hơn. Trang web chính thức của Docker cung cấp một so sánh tuyệt vời.

Bằng cách tận dụng Docker, các chuyên gia AI và Thị giác Máy tính (CV) có thể cải thiện đáng kể hiệu quả quy trình làm việc, khả năng cộng tác và độ tin cậy của các mô hình được triển khai. Để có cái nhìn tổng quan về mục đích của Docker, các tài nguyên như giải thích Docker trên OpenSource.com cung cấp những giới thiệu dễ hiểu. Công nghệ này là một yếu tố then chốt cho nhiều tùy chọn triển khai mô hình .