Docker는 컨테이너를 사용하여 애플리케이션의 생성, 배포 및 관리를 간소화하도록 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 컨테이너는 소프트웨어와 그 종속성을 패키징하여 개발, 테스트 및 프로덕션 환경 전반에서 일관성을 보장하는 가볍고 휴대 가능한 단위입니다. Docker는 워크플로를 간소화하고 재현성을 개선하기 위해 머신러닝(ML) 및 인공 지능(AI) 프로젝트에서 널리 사용됩니다.
AI와 ML에서 Docker는 모델 개발, 테스트 및 배포를 위한 신뢰할 수 있는 환경을 보장하는 데 중추적인 역할을 합니다. 컨테이너 내에 코드, 종속성 및 구성을 패키징함으로써 Docker는 "내 컴퓨터에서 작동한다"는 일반적인 문제를 해결합니다. 이는 팀 간에 협업하거나 서로 다른 플랫폼에 모델을 배포할 때 특히 중요합니다.
Docker는 다음과 같이 구성된 클라이언트-서버 아키텍처를 사용합니다:
실제 데모를 보려면 Ultralytics YOLO 모델에 대한 환경 설정을 설명하는 Ultralytics 도커 가이드에서 확인하세요.
Docker는 의료 영상에서 종양 탐지와 같은 작업을 위해 병원에 AI 모델을 배포하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 컨테이너화된 Ultralytics YOLO 모델은 MRI 또는 CT 스캔에서 이상 징후를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 의료 분야의 AI에 대해 자세히 알아보세요.
정밀 농업에서 Docker는 작물 모니터링이나 해충 탐지를 위한 AI 모델을 원활하게 배포할 수 있도록 지원합니다. 농부들은 컨테이너화된 애플리케이션을 사용하여 외딴 지역에서도 예측 분석을 실행할 수 있습니다. AI가 어떻게 농업 혁신을 지원하는지 알아보세요.
Docker는 컨테이너화에 중점을 두는 반면, Kubernetes와 같은 다른 도구는 컨테이너 오케스트레이션을 관리합니다. 대규모 배포를 처리하고 여러 컨테이너에 워크로드를 분산하는 데 탁월한 Kubernetes는 Docker를 보완하는 역할을 합니다. Kubernetes와 그 애플리케이션에 대해 자세히 알아보세요.
AI/ML 프로젝트에서 Docker 사용을 시작하려면 Ultralytics Docker 빠른 시작 가이드를 참조하세요. 이 가이드는 최적화된 성능을 위해 설치, 컨테이너 생성 및 GPU 지원과 함께 Docker를 실행하는 방법을 다룹니다.
Docker가 Ultralytics 허브와 같은 Ultralytics 도구와 통합되는 방법에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 허브 설명서를 참조하세요. 이 플랫폼은 데이터 세트 관리, 모델 학습, 대규모 AI 솔루션 배포를 간소화합니다.
AI 및 ML 실무자는 Docker를 활용하여 설정 복잡성을 줄이고, 협업을 강화하며, 다양한 환경에서 자신 있게 모델을 배포할 수 있습니다.
%202.png)
