Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans le contexte du déploiement des modèles d'intelligence artificielle, Docker joue un rôle crucial. Docker est une plateforme qui utilise des conteneurs pour permettre aux développeurs de créer, déployer et exécuter des applications facilement. Les conteneurs sont des unités software qui regroupent le code et toutes ses dépendances, assurant ainsi le bon fonctionnement de l'application dans n'importe quel environnement. Cette indépendance de l'environnement permet d'éviter les problèmes courants liés aux différences entre les environnements de développement et de production.
L'une des caractéristiques principales de Docker est la portabilité. Les modèles d'IA encapsulés dans des conteneurs Docker peuvent être déplacés facilement entre différents systèmes, qu'ils soient locaux ou dans le cloud. Docker fourni également une isolation, ce qui signifie que chaque conteneur fonctionne indépendamment, en utilisant uniquement les ressources nécessaires allouées. Cela garantit une utilisation efficace des ressources système.
Pour commencer avec Docker, vous devez écrire un Dockerfile. C'est un fichier texte qui contient toutes les commandes qu'un utilisateur pourrait appeler en ligne de commande pour assembler une image Docker. Une image Docker est un template statique d'un conteneur, tandis qu'un conteneur est une instance exécutée d'une image.
Voici un exemple de Dockerfile basique pour un modèle IA:
```Dockerfile
FROM python:3.8slim
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install r requirements.txt
EXPOSE 5000
CMD ["python", "app.py"] ```
Après avoir créé ce Dockerfile, vous pouvez construire l'image en utilisant la commande suivante :
bash
docker build t nomdevotreimage .
Ensuite, vous pouvez exécuter un conteneur à partir de cette image avec:
bash
docker run p 5000:5000 nomdevotreimage
Docker facilite également la gestion des conteneurs via des commandes comme docker ps
(pour lister les conteneurs en cours d'exécution), docker stop
(pour arrêter un conteneur), et docker rm
(pour supprimer un conteneur).
Docker et la conteneurisation sont des outils puissants pour le déploiement des modèles d'IA. Ils assurent la portabilité, l'isolation et une gestion facile des dépendances, ce qui simplifie le processus de déploiement et améliore la consistence des environnements d'exécution.