Контейнеризация ИИ: Практическое руководство по развертыванию моделей машинного обучения с помощью Docker и Kubernetes

Контейнеризация упаковывает приложения в легковесные, переносимые единицы, обеспечивая воспроизводимые среды и легкую развертку для машинного обучения. Контейнеры пакетируют код модели ML с ее точными зависимостями, обеспечиваяconsistent результаты на различных машинах. Они могут быть запущены на любом хосте Docker или в облаке, улучшая переносимость. Платформы оркестрации, такие как Kubernetes, добавляют масштабируемость, автоматически запуская или останавливая контейнеры по мере необходимости. Контейнеры изолируют среду ML от других приложений, предотвращая конфликты зависимостей. Упаковка модели ML в контейнер Docker делает ее легче перемещать, запускать и масштабировать надежно в производстве. Образы контейнеров пакетируют модель, библиотеки и среду выполнения, обеспечивая то, что сервис ML ведет себя одинаково на любой системе. Контейнеры портативны, запускаясь на ноутбуке разработчика, в конвейере CI или в виртуальной машине облака без изменений. Платформы контейнеров могут реплицировать экземпляры под нагрузкой, а Kubernetes может автоматически масштабировать поды, запущенные сервисом ML, для удовлетворения спроса. Развертывая и контейнеризируя модель ML на кластере Kubernetes, разработчики могут воспользоваться этими преимуществами в конкретном примере.