Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La gestion des conteneurs est une étape cruciale pour le déploiement efficace des modèles d'Intelligence Artificielle (IA). Dans cette section, nous allons explorer comment créer et gérer des conteneurs en utilisant Docker, une technologie incontournable pour l'industrialisation de vos modèles IA.
La première phase de la conteneurisation consiste en la création des conteneurs. Pour cela, on utilise principalement un fichier Dockerfile, qui définit les instructions nécessaires pour construire une image Docker. Cette image contient tout ce qui est nécessaire pour exécuter votre modèle IA, y compris le code, les dépendances et les bibliothèques. Voici un exemple de Dockerfile pour illustrer :
```dockerfile FROM python:3.8slim
COPY requirements.txt . RUN pip install r requirements.txt
COPY . /app WORKDIR /app
CMD ["python", "app.py"] ```
En exécutant la commande docker build t monmodeleia .
, vous créez une image Docker (taguée comme monmodeleia
) basée sur les instructions spécifiées dans le Dockerfile.
Une fois l'image Docker créée, vous devez gérer vos conteneurs. Docker fournit plusieurs commandes pour simplifier cette tâche. Par exemple, la commande docker run
permet de démarrer un conteneur à partir d'une image :
shell
docker run d p 5000:5000 monmodeleia
Cette commande démarre un conteneur en arrièreplan (d), avec le port 5000 du conteneur mappé au port 5000 de l'hôte, ce qui permet d'accéder à l'application via le navigateur ou des APIs REST.
Une autre commande utile est docker ps
, qui liste les conteneurs en cours d'exécution, et docker logs
, qui affiche les journaux des conteneurs, facilitant ainsi le débogage et la surveillance :
shell
docker ps
docker logs <containerid>
Pour scalabiliser vos déploiements, Docker compose et les images multiétages sont extrêmement utiles. Grâce à Docker Compose, vous pouvez définir et exécuter des applications multiconteneurs. Voici un exemple de fichier dockercompose.yml
pour orchestrer plusieurs services :
yaml
version: '3'
services:
web:
image: monmodeleia
ports:
"5000:5000"
Cet outil facilite la gestion de l'orchestration de plusieurs conteneurs et simplifie le déploiement sur des environnements de production.
En conclusion, la création et la gestion des conteneurs avec Docker sont des compétences essentielles pour tout ingénieur IA cherchant à déployer des modèles de manière fiable, évolutive et reproductible.