컨테이너화는 기계 학습에 대한 가벼운, 휴대 가능한 단위로 애플리케이션을 패키징하여 재현 가능한 환경과 쉬운 배포를 보장합니다. 컨테이너는 ML 모델 코드와 정확한 의존성을 번들로 묶어 머신 간에 일관된 결과를 보장합니다. 도커 호스트 또는 클라우드에서 실행할 수 있어 이식성이 향상됩니다. 쿠버네티스와 같은 오케스트레이션 플랫폼은 확장성을 추가하여 필요에 따라 컨테이너를 자동으로 생성하거나 종료합니다. 컨테이너는 ML 환경을 다른 애플리케이션과 격리하여 의존성 충돌을 방지합니다. 도커 컨테이너에 ML 모델을 패키징하면 프로덕션에서 안정적으로 이동, 실행 및 확장할 수 있습니다. 컨테이너 이미지는 모델, 라이브러리 및 런타임을 번들로 묶어 ML 서비스가 모든 시스템에서 동일하게 작동하도록 보장합니다. 컨테이너는 휴대 가능하여 개발자의 랩톱, CI 파이프라인 또는 클라우드 VM에서 변경 없이 실행할 수 있습니다. 컨테이너 플랫폼은 로드 하에서 인스턴스를 복제할 수 있으며 쿠버네티스는 ML 서비스를 실행하는 파드를 자동으로 확장하여 수요에 대응할 수 있습니다. 쿠버네티스 클러스터에 ML 모델을 컨테이너화하고 배포하면 이러한 이점을 구체적인 예에서 활용할 수 있습니다.
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Containerizing AI: Hands-On Guide to Deploying ML Models With Docker and Kubernetes
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