tag ModelDeployment

Bu sayfada ModelDeployment etiketi ile işaretlenmiş tüm yapay zeka kavramlarını inceliyorsunuz.

code_blocks

Docker Nedir? AI Geliştirmede Konteyner Teknolojisi (Konteyner Teknolojisi)

Docker, 2013 yılında Solomon Hykes tarafından geliştirilen ve Linux çekirdeğinin konteyner teknolojisini kullanıcı dostu bir API ile erişilebilir kılan açık kaynaklı bir konteynerizasyon platformudur. Temel amacı "bende çalışıyor ama sende çalışmıyor" sorununu ortadan kaldırmaktır: Uygulama kodu, çalışma zamanı, kütüphaneler ve tüm sistem bağımlılıkları bir araya getirilerek "image" adı verilen taşınabilir bir paket oluşturulur; bu paketten çalıştırılan "container", bulut sunucusundan yerel makineye kadar her ortamda aynı davranışı sergiler. Sanal makinelerden (VM) farkı kritik öneme sahiptir. VM'ler tam bir işletim sistemi çalıştırırken Docker container'ları ana sistemin çekirdeğini paylaşır. Bu sayede container'lar saniyeler içinde başlar, megabayt mertebesinde yer kaplar ve çok daha az RAM tüketir. Container'lar sanallaştırma yerine işletim sistemi düzeyinde izolasyon sunar. AI ve makine öğrenimi ekosisteminde Docker birkaç kritik sorunu çözer. Araştırmacılar, farklı Python sürümleri, CUDA versiyonları veya kütüphane kombinasyonları gerektiren deneyleri Dockerfile aracılığıyla yeniden üretilebilir ortamlar olarak tanımlayabilir. Model deployment sürecinde eğitilmiş modeller API sunucularıyla birlikte konteynerize edilerek Kubernetes gibi orkestrasyon araçlarıyla büyük ölçekte dağıtılabilir. MLflow, Kubeflow ve Airflow gibi MLOps araçlarının büyük çoğunluğu Docker'ı temel alır. Temel bileşenler şunlardır: Dockerfile (image'ı tanımlayan yapılandırma dosyası), image (çalıştırılabilir paket), container (çalışan image örneği), registry (Docker Hub gibi image deposu) ve docker-compose (çoklu container uygulamalarını yönetme aracı). docker pull, docker run ve docker build komutları günlük kullanımın temelini oluşturur.

arrow_forward