Exploitez la puissance de Docker : simplifiez le déploiement de solutions, garantissez l'évolutivité et rationalisez le processus CI/CD pour les modèles d'apprentissage automatique.
La croissance explosive du machine learning (ML) ces dernières années a conduit à un besoin croissant de méthodes de déploiement robustes, évolutives et efficaces. Les approches traditionnelles nécessitent souvent de l'aide pour exploiter les modèles d'apprentissage automatique en raison de facteurs tels que les différences entre les environnements de formation et de service ou les difficultés de mise à l'échelle. Cet article présente une technique utilisant Docker, une plate-forme open source conçue pour automatiser le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion des applications, comme solution à ces défis. L'approche proposée encapsule un modèle d'apprentissage automatique et son environnement dans une unité de conteneur Docker standardisée. Les conteneurs offrent de nombreux avantages, notamment la cohérence entre les environnements de développement et de production, la facilité de mise à l'échelle et la simplicité du déploiement. Les sections suivantes fournissent un examen approfondi de Docker, de son rôle dans le déploiement du modèle ML et une démonstration pratique de l'utilisation de Docker pour déployer un modèle ML, de la création d'un Dockerfile à la mise à l'échelle d'un modèle à l'aide de Docker Swarm, le tout via le code pertinent. extraits. De plus, l'intégration de Docker dans les pipelines d'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) est abordée, et se termine par des conclusions et des bonnes pratiques pour un déploiement efficace de modèles ML à l'aide de Docker.
Qu’est-ce que Docker ?
Docker est une plate-forme qui automatise le déploiement, la mise à l'échelle et les opérations d'applications logicielles dans des conteneurs légers et portables. La base de Docker tourne autour du concept de « conteneurisation ». Cette approche de la virtualisation permet aux logiciels et à l'ensemble de leur environnement d'exécution d'être regroupés dans des unités standardisées de développement logiciel.
Un conteneur Docker encapsule tout ce dont une application a besoin pour s'exécuter (y compris les bibliothèques, les outils système, le code et le runtime) et garantit qu'elle se comporte de manière cohérente dans différents environnements informatiques. Cela facilite le processus de création, de test et de déploiement d'applications de manière rapide et fiable, faisant de Docker un outil essentiel pour le développement et les opérations de logiciels (DevOps).
Docker apporte plusieurs avantages en matière d'applications d'apprentissage automatique. La nature conteneurisée de Docker garantit la cohérence entre les environnements de formation et de service pour les modèles ML, réduisant ainsi le risque d'écarts dus aux différences d'environnements. Docker simplifie également le processus de mise à l'échelle, permettant de déployer facilement plusieurs instances de modèles ML sur de nombreux serveurs. Ces capacités ont le potentiel de simplifier considérablement le déploiement de modèles d’apprentissage automatique et de réduire la complexité opérationnelle associée.
Pourquoi Dockeriser une application de Machine Learning ?
Dans les applications d'apprentissage automatique, Docker offre de nombreux avantages, dont chacun contribue de manière significative à l'efficacité opérationnelle et aux performances des modèles.
Premièrement, l'environnement cohérent fourni par les conteneurs Docker garantit une variance minimale entre les phases de développement, de test et de production. Cette cohérence élimine le problème notoire « ça fonctionne sur ma machine », ce qui en fait un choix privilégié pour déployer des modèles d'apprentissage automatique particulièrement sensibles aux changements de leur environnement d'exploitation.
Deuxièmement, Docker facilite l’évolutivité. Les applications de machine learning doivent souvent exécuter plusieurs instances du même modèle pour gérer de grandes quantités de données ou des taux de requêtes élevés. Docker permet une mise à l'échelle horizontale en permettant le déploiement rapide et efficace de plusieurs instances de conteneurs, ce qui en fait une solution efficace pour la mise à l'échelle des modèles ML.
Enfin, les conteneurs Docker s'exécutent de manière isolée, ce qui signifie qu'ils disposent de leur propre environnement d'exécution, comprenant des bibliothèques système et des fichiers de configuration. Cette isolation fournit une couche de sécurité supplémentaire, garantissant que chaque modèle d'apprentissage automatique s'exécute dans un environnement contrôlé et sécurisé. La cohérence, l'évolutivité et l'isolation fournies par Docker en font une plate-forme attrayante pour le déploiement d'applications d'apprentissage automatique.
Configurer Docker pour l'apprentissage automatique
Cette section se concentre sur la configuration initiale requise pour utiliser Docker avec des applications d'apprentissage automatique. Le processus d'installation de Docker varie légèrement en fonction du système d'exploitation utilisé. Pour les distributions Linux, Docker est généralement installé via l'interface de ligne de commande, tandis que pour Windows et MacOS, il existe une version Docker Desktop. Dans chaque cas, le site Web Docker fournit des instructions d'installation détaillées et faciles à suivre. Installez-le avec succès en extrayant une image Docker de Docker Hub, un service de registre basé sur le cloud qui permet aux développeurs de partager des applications ou des bibliothèques. À titre d'illustration, la dernière image Python destinée à être utilisée dans les applications d'apprentissage automatique peut être extraite avec la commande suivante :
docker pull python:3.8-slim-busterPar la suite, l'exécution d'un conteneur Docker à partir de l'image extraite implique la commande docker run. Par exemple, si vous souhaitez un shell Python interactif, vous pouvez utiliser la commande suivante :
docker run -it python:3.8-slim-buster /bin/bash-itCette commande démarre un conteneur Docker avec un terminal interactif ( ) et fournit un shell ( ) à l'intérieur du conteneur Python . /bin/bashEn suivant ce processus, Docker est efficacement configuré pour aider au déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
Créer un Dockerfile pour un modèle ML simple
Au cœur de la simplicité opérationnelle de Docker se trouve le Dockerfile, un document texte qui contient toutes les commandes nécessaires pour assembler une image Docker. Les utilisateurs peuvent exécuter Dockerfile via la ligne de commande Docker pour automatiser le processus de création d'image.
Un Dockerfile se compose d'un ensemble d'instructions et de paramètres disposés en lignes consécutives. Les directives sont des commandes Docker telles que FROM(spécifier l'image de base), RUN(exécuter la commande), COPY(copier le fichier de l'hôte vers l'image Docker) et CMD(fournir les valeurs par défaut pour l'exécution du conteneur).
Considérons un modèle d'apprentissage automatique simple construit à l'aide de l'algorithme de régression linéaire de Scikit-learn comme illustration pratique. Un Dockerfile pour une telle application pourrait ressembler à ceci :
# Use an official Python runtime as a parent image
FROM python:3.8-slim-buster
# Set the working directory in the container to /app
WORKDIR /app
# Copy the current directory contents into the container at /app
ADD . /app
# Install any needed packages specified in requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Make port 80 available to the world outside this container
EXPOSE 80
# Run app.py when the container launches
CMD ["python", "app.py"] Les fichiers mentionnés dans ce Dockerfile requirements.txtrépertorient toutes les dépendances Python pour les modèles d'apprentissage automatique tels que Scikit-learn, Pandas et Flask. D'autre part, le app.pyscript contient le code permettant de charger le modèle entraîné et de l'utiliser comme application Web.
En définissant la configuration et les dépendances dans ce Dockerfile, une image peut être créée pour héberger le modèle d'apprentissage automatique et l'environnement d'exécution dont il a besoin pour son exécution, facilitant ainsi un déploiement cohérent.
Créer et tester des images Docker
Après avoir créé avec succès le fichier Docker, la phase suivante consiste à créer l'image Docker. Les images Docker sont docker buildconstruites en exécutant la commande suivie du répertoire contenant les fichiers Docker. Cet -tindicateur marque une image avec le nom spécifié. Un exemple d'une telle commande est :
docker build -t ml_model_image:1.0 Voici ml_model_image:1.0le nom (et la version) attribué à l'image, et " ." indique que le Dockerfile se trouve dans le répertoire courant.
Après avoir créé l'image Docker, les tâches suivantes impliquent le lancement d'un conteneur Docker à partir de cette image pour tester la fonctionnalité du modèle d'apprentissage automatique. Cette docker runcommande permet d'y parvenir :
docker run -p 4000:80 ml_model_image:1.0Dans cette commande, l' -pindicateur mappe le port 4000 de l'hôte au port 80 du conteneur (tel que défini dans le Dockerfile). Par conséquent, le modèle d’apprentissage automatique est accessible via le port 4000 de l’hôte.
Tester le modèle nécessite l'envoi d'une requête à un point de terminaison exposé par l'application Flask à l'intérieur du conteneur Docker. Par exemple, si le modèle fournit des prédictions basées sur des données envoyées via une requête POST, cette curlcommande peut faciliter cela :
curl -d '{"data":[1, 2, 3, 4]}' -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:4000/predictL'approche proposée garantit un flux transparent depuis la création de Dockerfile jusqu'au test des modèles ML dans les conteneurs Docker.
Déployer des modèles ML à l'aide de Docker
Le déploiement de modèles d'apprentissage automatique implique généralement d'exposer le modèle en tant que service accessible sur Internet. La méthode standard pour y parvenir consiste à servir le modèle en tant qu'API REST à l'aide d'un framework Web tel que Flask.
Prenons un exemple d'application Flask emballant un modèle d'apprentissage automatique. Le script Python suivant illustre comment exposer un modèle en tant que point de terminaison d'API REST :
from flask import Flask, request
from sklearn.externals import joblib
app = Flask(__name__)
model = joblib.load('model.pkl')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.get_json(force=True)
prediction = model.predict([data['features']])
return {'prediction': prediction.tolist()}
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=80)Dans cet exemple, une application Flask charge un modèle Scikit-learn pré-entraîné (enregistré sous model.pkl) et définit un seul point de terminaison d'API /predict. Lorsqu'une requête POST est envoyée à ce point de terminaison avec un objet JSON contenant un ensemble de fonctionnalités, le modèle effectue une prédiction et la renvoie en réponse.
Une fois le modèle ML déployé et exécuté dans un conteneur Docker, il peut communiquer à l'aide de requêtes HTTP. Par exemple, en utilisant cette curlcommande, vous pouvez envoyer une requête POST à un modèle avec une gamme de fonctionnalités, et il répondra avec des prédictions :
curl -d '{"features":[1, 2, 3, 4]}' -H 'Content-Type: application/json'
http://localhost:4000/predictCet exemple pratique montre comment Docker facilite le déploiement de modèles d'apprentissage automatique en tant que services évolutifs et accessibles.
Mise à l'échelle des modèles ML avec Docker Swarm
La capacité d’évolutivité devient de plus en plus importante à mesure que la portée et la base d’utilisateurs des applications d’apprentissage automatique augmentent. Docker Swarm fournit une solution native de clustering et d'orchestration pour Docker, permettant de transformer plusieurs hôtes Docker en un seul hôte virtuel. Par conséquent, Docker Swarm peut être utilisé pour gérer et mettre à l’échelle des modèles d’apprentissage automatique déployés sur plusieurs machines.
Le démarrage d'un Docker Swarm est un processus simple, démarré en exécutant la commande "docker swarm init". Cette commande initialise la machine actuelle en tant que gestionnaire Docker Swarm :
docker swarm init --advertise-addr $(hostname -i)Dans cette commande, cet --advertise-addrindicateur spécifie l'adresse à laquelle les nœuds de travail peuvent accéder au gestionnaire Swarm. Cette hostname -i commande récupère l'adresse IP de l'ordinateur actuel.
Une fois le Swarm initialisé, vous pouvez utiliser le service Docker pour déployer des modèles d'apprentissage automatique sur le Swarm. Le service est docker service createcréé avec la commande suivante, où un indicateur comme celui-ci --replicaspeut indiquer le nombre d'instances de conteneur à exécuter :
docker service create --replicas 3 -p 4000:80 --name ml_service ml_model_image:1.0Dans cette commande, --replicas 3assurez-vous que trois instances du conteneur sont en cours d'exécution sur le Swarm, -p 4000:80mappez le port 4000 du Swarm au port 80 du conteneur et --name ml_serviceattribuez un nom au service.
Par conséquent, en implémentant Docker Swarm, les modèles d'apprentissage automatique déployés peuvent être efficacement mis à l'échelle sur plusieurs hôtes Docker, améliorant ainsi leur disponibilité et leurs performances.
Intégration continue/déploiement continu (CI/CD) avec Docker
L'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) est un aspect important du développement logiciel moderne, facilitant les tests et le déploiement automatisés pour garantir la cohérence et la rapidité des cycles de publication des logiciels. La portabilité de Docker est idéale pour les pipelines CI/CD, car les images Docker peuvent être créées, testées et déployées à différentes étapes du pipeline.
Un exemple d'intégration de Docker dans un pipeline CI/CD peut être illustré à l'aide d'un pipeline Jenkins. Un pipeline est défini dans un fichier Jenkins et peut ressembler à ceci :
pipeline {
agent any
stages {
stage('Build') {
steps {
script {
sh 'docker build -t ml_model_image:1.0 .'
}
}
}
stage('Test') {
steps {
script {
sh 'docker run -p 4000:80 ml_model_image:1.0'
sh 'curl -d '{"features":[1, 2, 3, 4]}' -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:4000/predict'
}
}
}
stage('Deploy') {
steps {
script {
sh 'docker service create --replicas 3 -p 4000:80 --name ml_service ml_model_image:1.0'
}
}
}
}
}Dans ce fichier Jenkins, l' Buildétape crée l'image Docker, l' Testétape exécute le conteneur Docker et envoie des requêtes au modèle d'apprentissage automatique pour vérifier sa fonctionnalité, et l' Deployétape crée le service Docker et l'adapte à Docker Swarm.
Ainsi, avec Docker, les pipelines CI/CD permettent un déploiement fiable et efficace de modèles de machine learning.
Conclusions et meilleures pratiques
Enfin, l'article souligne l'efficacité de Docker pour simplifier le déploiement de modèles d'apprentissage automatique. La capacité d'encapsuler un modèle et ses dépendances dans un environnement isolé, cohérent et léger fait de Docker un outil puissant pour les praticiens du machine learning. Le potentiel de Docker pour faire évoluer les modèles d'apprentissage automatique sur plusieurs machines via Docker Swarm et son intégration transparente avec les pipelines CI/CD renforce encore sa valeur.
Cependant, pour tirer le meilleur parti de Docker, certaines bonnes pratiques sont recommandées :
- Réduisez la taille de l’image Docker : les images plus petites utilisent moins d’espace disque, réduisent les temps de création et accélèrent le déploiement. Ceci est réalisé en utilisant des images de base plus petites, en supprimant les dépendances inutiles et en utilisant efficacement le cache de couches de Docker.
- Utilisez .dockerignore : Semblable à .gitignore dans Git, .dockerignore empêche l'inclusion de fichiers inutiles dans l'image Docker, réduisant ainsi sa taille.
- Assurez-vous que le Dockerfile est reproductible : l'utilisation de versions spécifiques de l'image de base et des dépendances évite les modifications accidentelles lors de la création future d'images Docker.
En adhérant à ces directives et en tirant pleinement parti des capacités de Docker, il devient plus possible de résoudre les complexités du déploiement de modèles d'apprentissage automatique, accélérant ainsi le processus du développement à la production.