دوكر

Docker هي منصة قوية تعمل على تبسيط تطوير التطبيقات ونشرها وتشغيلها باستخدام الحاويات. تسمح الحاويات للمطورين بتعبئة التطبيق مع جميع الأجزاء التي يحتاجها، مثل المكتبات والتبعيات الأخرى، وشحنها جميعاً كحزمة واحدة. يضمن ذلك تشغيل التطبيق على أي جهاز آخر بغض النظر عن أي إعدادات مخصصة قد تكون موجودة على الجهاز والتي قد تختلف عن الجهاز المستخدم لكتابة واختبار الشيفرة البرمجية. بالنسبة للمستخدمين الملمين بمفاهيم التعلم الآلي الأساسية، يوفر Docker طريقة مبسطة لإدارة النماذج ونشرها بكفاءة، مما يضمن الاتساق عبر البيئات المختلفة.

المفاهيم الأساسية لـ Docker

يدور Docker في جوهره حول بعض المفاهيم الأساسية:

• الصور: الصورة هي قالب للقراءة فقط مع تعليمات لإنشاء حاوية Docker. وهي تتضمن كود التطبيق والمكتبات والأدوات والتبعيات والملفات الأخرى اللازمة لتشغيل التطبيق. يتم إنشاء الصور من مجموعة من التعليمات المكتوبة في ملف Dockerfile.
• الحاويات: الحاوية هي نسخة قابلة للتشغيل من صورة. يمكنك إنشاء حاوية أو بدء تشغيلها أو إيقافها أو نقلها أو حذفها باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Docker API أو CLI. تكون الحاويات معزولة عن بعضها البعض وعن النظام المضيف، ولكن يمكنها التواصل مع الحاويات الأخرى والعالم الخارجي من خلال قنوات محددة.
• ملف Dockerfile: هو مستند نصي يحتوي على جميع الأوامر التي يمكن للمستخدم استدعاؤها في سطر الأوامر لتجميع صورة. يمكن ل Docker بناء الصور تلقائيًا من خلال قراءة التعليمات من Dockerfile.
• محرك Docker Engine: تقنية خادم العميل الأساسية التي تقوم ببناء وتشغيل الحاويات باستخدام مكونات وخدمات Docker.
• Docker Hub: خدمة تسجيل قائمة على السحابة مقدمة من Docker للعثور على صور الحاويات ومشاركتها مع فريقك أو مجتمع Docker. وهي تشبه GitHub، ولكن لصور Docker. يمكنك سحب الصور من Docker Hub لاستخدامها كأساس للحاويات الخاصة بك، أو دفع صورك الخاصة لمشاركتها مع الآخرين.

الملاءمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

في سياق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يوفر Docker العديد من المزايا المهمة:

• قابلية الاستنساخ: تضمن حاويات Docker تشغيل نماذج التعلّم الآلي بشكل متسق عبر بيئات مختلفة، من حاسوب المطور إلى خادم الإنتاج. وهذا أمر بالغ الأهمية لإعادة إنتاج نتائج البحث ونشر النماذج بشكل موثوق.
• قابلية التوسع: يعمل Docker بسلاسة مع أدوات تنسيق الحاويات مثل Kubernetes، مما يجعل من السهل توسيع نطاق تطبيقات التعلم الآلي. يمكنك نشر مثيلات متعددة للنموذج وتوزيع عبء العمل بكفاءة.
• إدارة التبعية: غالبًا ما تعتمد مشاريع التعلم الآلي على إصدارات محددة من المكتبات والأطر. يسمح لك Docker بتغليف هذه التبعيات داخل حاوية، وتجنب التعارضات وضمان تشغيل النموذج على النحو المنشود.
• قابلية النقل: يمكن تشغيل حاويات Docker على أي نظام يدعم Docker، سواء كان جهازًا محليًا أو جهازًا افتراضيًا قائمًا على السحابة أو خادمًا محليًا. تعمل قابلية النقل هذه على تبسيط عملية نقل نماذج التعلم الآلي من التطوير إلى الإنتاج. تعرف على المزيد حول أفضل ممارسات نشر النماذج لنشر نماذج الرؤية الحاسوبية بكفاءة.

تطبيقات العالم الحقيقي في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي

فيما يلي مثالان ملموسان على كيفية استخدام Docker في تطبيقات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في العالم الحقيقي:

1. تدريب نماذج الكشف عن الكائنات ونشرها:لنفترض أنك تعمل على مشروع للكشف عن الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO . يمكنك استخدام Docker لإنشاء بيئة متسقة لتدريب نموذجك. من خلال تحديد ملف Dockerfile يتضمن جميع التبعيات الضرورية مثل PyTorchOpenCV ومكتبة Ultralytics ، يمكنك التأكد من أن عملية التدريب قابلة للتكرار. بمجرد أن يتم تدريب النموذج، يمكنك تجميعه في صورة Docker ونشره في بيئة إنتاج، مثل خادم سحابي أو جهاز حافة. وهذا يجعل من السهل توسيع نطاق النشر وإدارة تحديثات النموذج. على سبيل المثال، يوفر دليل Docker Quickstart الخاص بنا إرشادات حول إعداد واستخدام نماذج Ultralytics YOLO مع Docker.

2. تطوير تطبيقات الويب المدعومة بالذكاء الاصطناعي واختبارها:تخيل أنك تقوم بتطوير تطبيق ويب يستخدم نموذج تعلم آلي لتصنيف الصور. يمكن أن يساعد Docker في تبسيط عملية التطوير والاختبار. يمكنك إنشاء حاويات منفصلة لتطبيق الويب ونموذج التعلم الآلي وأي خدمات أخرى مطلوبة، مثل قاعدة البيانات. يتيح لك ذلك تطوير واختبار كل مكون بشكل مستقل. على سبيل المثال، يمكنك استخدام حاوية مع TensorFlow أو PyTorch لخدمة نموذج التعلم الآلي وحاوية أخرى لتشغيل الواجهة الأمامية لتطبيق الويب. هذا النهج المعياري يجعل من السهل تحديث التطبيق وصيانته.

مقارنة مع المصطلحات المماثلة

• استخدام الحاويات مقابل المحاكاة الافتراضية: بينما يسمح كل من نظام الحاويات (المستخدم من قبل Docker) والافتراضية بالبيئات المعزولة، إلا أنهما يختلفان بشكل كبير. تقوم الأجهزة الافتراضية (VMs) بتحويل الجهاز بأكمله إلى جهاز افتراضي وصولاً إلى مستوى الأجهزة، بما في ذلك نظام التشغيل. هذا يجعل الأجهزة الافتراضية ثقيلة وبطيئة التشغيل. من ناحية أخرى، تقوم الحاويات بإضفاء الطابع الافتراضي على نظام التشغيل، مما يجعلها خفيفة الوزن وسريعة التشغيل. تشترك حاويات Docker في نواة نظام التشغيل في النظام المضيف، مما يقلل من النفقات العامة ويحسن الكفاءة.
• Docker مقابل Kubernetes: Docker هي منصة لبناء الحاويات وتشغيلها، بينما Kubernetes هي أداة لتنسيق الحاويات لإدارة الحاويات على نطاق واسع. تعمل Kubernetes على أتمتة نشر التطبيقات المعبأة في حاويات وتوسيع نطاقها وإدارتها. في حين يمكن استخدام Docker بمفرده لتشغيل الحاويات، غالبًا ما يُستخدم Kubernetes مع Docker لإدارة عمليات النشر على نطاق واسع.

من خلال الاستفادة من Docker، يمكن لممارسي الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي تبسيط سير عملهم، وتعزيز التعاون، ونشر النماذج بشكل أكثر فعالية. لمعرفة المزيد حول إعداد واستخدام Docker مع Ultralytics YOLO ، راجع دليل Docker Quickstart الخاص بنا.