AI/MLプロジェクトにおけるコンテナ化の威力をご覧ください。ワークフローを合理化し、一貫性を確保し、最先端のツールで効率的に拡張します。
コンテナ化とは、アプリケーションとその依存関係(ライブラリ、フレームワーク、設定ファイルなど)を、コンテナと呼ばれる単一の分離されたユニットにパッケージ化することを可能にする、オペレーティング・システム仮想化の軽量な形態である。これにより、あるコンピューティング環境から別の環境に移動したときに、ソフトウェアが正しく実行されないという一般的な問題が解決される。機械学習(ML)の文脈では、コンテナ化によって、複雑なAIモデルとその複雑なソフトウェア・スタックの移植性、再現性、拡張性が保証され、最新のMLOpsプラクティスの重要な構成要素となる。
最も広く使われているコンテナ化技術はDockerで、コンテナを構築、出荷、実行するための標準化された方法を提供している。各コンテナはホストシステムのOSカーネルを共有するが、ユーザー空間では独立したプロセスとして実行される。Open Container Initiative(OCI)などの組織によって標準化されたこのアプローチにより、コンテナは従来の仮想マシンよりもはるかにリソース効率が高く、起動も高速になります。コンテナ化の基礎については、Red Hat のコンテナに関する説明などのリソースで詳しく学ぶことができます。
コンテナ化と類似技術の違いを理解することは、AI/MLワークフローにおけるコンテナ化の役割を理解するための鍵となる。
コンテナ化は、実験から本番モデルのデプロイまで、AI/MLのライフサイクル全体を通じて広く利用されている。
一貫性のある分離された環境を提供することで、コンテナ化は、特に急速に進化するAIやコンピュータビジョン(CV)の分野において、最新のソフトウェア開発の基礎となっています。開発者やMLOpsエンジニアは、Google Cloudや Amazon Elastic Container Serviceなどのプラットフォーム上で、信頼性の高いAIアプリケーションをより高速かつ効率的に構築、テスト、デプロイできるようになります。