Докеризация моделей машинного обучения Руководство по развертыванию

Руководство по развертыванию моделей машинного обучения с помощью Docker

В быстро развивающейся области машинного обучения (ML) способность без проблем упаковывать и разворачивать модели так же важна, как и разработка самих моделей. Контейниризация стала революционным решением этой проблемы, предлагающим оптимальный путь от локальной среды разработки к производству. Docker, ведущая платформа в области контейниризации, обеспечивает необходимые инструменты для инкапсуляции приложений ML в портативные и масштабируемые контейнеры.

Эта статья рассматривает пошаговый процесс контейниризации простого приложения ML с помощью Docker, делая его доступным как для практиков ML, так и для энтузиастов. Независимо от того, хотите вы поделиться своими моделями ML с миром или ищете более эффективную стратегию развертывания, этот учебник предназначен, чтобы оснастить вас фундаментальными навыками, необходимыми для трансформации ваших рабочих процессов ML с помощью Docker.

Docker и контейниризация

Docker – это мощная платформа, которая революционизировала разработку и распространение приложений с использованием контейниризации, легкой альтернативы полноценной виртуализации машины. Контейниризация включает инкапсуляцию приложения и его окружения – зависимостей, библиотек и конфигурационных файлов – в контейнер, который является портативной и последовательной единицей программного обеспечения. Такой подход гарантирует, что приложение работает однородно и последовательно на любой инфраструктуре, от ноутбука разработчика до облачного сервера с высокой производительностью.

В отличие от традиционных виртуальных машин, которые копируют весь операционную систему, контейнеры Docker используют общее ядро системы хоста, что делает их более эффективными, быстрыми в запуске и экономичными по потреблению ресурсов. Простота и наглядность синтаксиса Docker помогают скрыть сложность, часто связанную с процессами развертывания, упрощая рабочий процесс и позволяя использовать DevOps подход к управлению жизненным циклом процесса разработки программного обеспечения.

Учебник

Внизу приведен пошаговый учебник, который проведет вас через процесс контейниризации простого приложения ML с использованием Docker.

Настройка рабочей среды

Перед началом убедитесь, что у вас установлен Docker на вашей машине. Если нет, вы можете скачать его с сайта Docker.

Создание простого приложения машинного обучения

Для этого руководства давайте создадим простое приложение на Python, которое использует библиотеку Scikit-learn для обучения модели на наборе данных Iris.

Создать каталог проекта

Откройте терминал или командную строку и выполните следующую команду:

На Windows используйте venv\Scripts\activate

Создать файл “requirements.txt”

Перечислите пакеты Python, необходимые для вашего приложения. Для нашего простого приложения ML:

Создать скрипт приложения машинного обучения

Сохраните следующий код в файл с именем app.py в каталоге ml-docker-app:

Установить зависимости

Выполните следующую команду, чтобы установить зависимости, перечисленные в requirements.txt:

Запустить приложение

Запустите ваше приложение, чтобы убедиться, что оно работает:

Вы должны увидеть точность модели, выведенную в консоль, и созданный файл с именем iris_model.pkl, содержащий обученную модель.

Этот скрипт предоставляет полный цикл очень простой задачи машинного обучения: загрузку данных, их предварительную обработку, обучение модели, оценку модели и сохранение обученной модели для будущего использования.

Контейниризация приложения с помощью Docker

Создать файл “Dockerfile”

В корне вашего каталога ml-docker-app создайте файл с именем Dockerfile со следующим содержанием:

Создать образ Docker

Выполните следующую команду в терминале, чтобы создать образ Docker:

Запустить контейнер Docker

После создания образа запустите свое приложение в контейнере Docker:

Если все настроено правильно, Docker выполнит ваш скрипт на Python в контейнере, и вы увидите точность вывода модели в вашем терминале, как и при запуске скрипта нативно.

Отметьте и отправьте контейнер в DockerHub

Войдите в Docker Hub из командной строки

После создания учетной записи в Docker Hub вам нужно войти через командную строку на локальной машине. Откройте терминал и выполните следующую команду:

Вам будет предложено ввести идентификатор и пароль Docker. После успешного входа вы сможете загружать образы в свой репозиторий Docker Hub.

Отметьте ваш образ Docker

Прежде чем отправлять образ на Docker Hub, вы должны присвоить ему метку с вашим именем пользователя Docker Hub. Если это не будет сделано правильно, Docker не узнает, куда отправить образ.

Предположим, что ваш идентификатор Docker – это имя пользователя, и вы хотите назвать ваш образ Docker ml-docker-app, выполните следующую команду:

Это пометит локальный образ ml-docker-app пользователем/имя-образа-docker, что готовит его к отправке в ваш репозиторий Docker Hub.

Отправьте образ в Docker Hub

Для отправки образа в Docker Hub используйте команду docker push, за которой следует имя образа, который вы хотите отправить:

Docker загрузит образ в ваш репозиторий Docker Hub.

Проверьте отправленный образ контейнера на Docker Hub

Вы можете перейти в свой репозиторий Docker Hub и увидеть недавно отправленный образ.

Вот и все! Вы успешно создали контейнер для простого приложения машинного обучения, отправили его в Docker Hub и сделали его доступным для загрузки и запуска из любого места.