Docker는 컨테이너를 사용하여 애플리케이션의 개발, 배포 및 실행을 간소화하는 강력한 플랫폼입니다. 컨테이너를 사용하면 개발자는 라이브러리 및 기타 종속 요소와 같이 애플리케이션에 필요한 모든 부분을 패키징하여 하나의 패키지로 배포할 수 있습니다. 이렇게 하면 코드 작성 및 테스트에 사용된 머신과 다를 수 있는 머신의 사용자 지정 설정에 관계없이 애플리케이션이 다른 머신에서 실행될 수 있습니다. 기본적인 머신 러닝 개념에 익숙한 사용자에게는 Docker가 모델을 효율적으로 관리하고 배포하는 간소화된 방법을 제공하여 다양한 환경 전반에서 일관성을 보장합니다.
Docker의 핵심 개념
Docker의 핵심은 몇 가지 핵심 개념을 중심으로 이루어집니다:
- 이미지: 이미지는 Docker 컨테이너를 만들기 위한 지침이 포함된 읽기 전용 템플릿입니다. 여기에는 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 애플리케이션 코드, 라이브러리, 도구, 종속성 및 기타 파일이 포함됩니다. 이미지는 Docker파일에 작성된 일련의 지침으로 빌드됩니다.
- 컨테이너: 컨테이너는 실행 가능한 이미지 인스턴스입니다. 컨테이너를 생성, 시작, 중지, 이동 또는 삭제하려면 Docker API 또는 CLI 을 사용하세요. 컨테이너는 서로 및 호스트 시스템으로부터 격리되어 있지만 정의된 채널을 통해 다른 컨테이너 및 외부 세계와 통신할 수 있습니다.
- 도커파일: 사용자가 명령줄에서 이미지를 빌드하기 위해 호출할 수 있는 모든 명령이 포함된 텍스트 문서입니다. 도커는 도커파일의 지침을 읽어 이미지를 자동으로 빌드할 수 있습니다.
- 도커 엔진: 도커의 구성 요소와 서비스를 사용하여 컨테이너를 빌드하고 실행하는 기본 클라이언트-서버 기술입니다.
- Docker Hub: 컨테이너 이미지를 찾고 팀 또는 Docker 커뮤니티와 공유하기 위해 Docker에서 제공하는 클라우드 기반 레지스트리 서비스입니다. GitHub와 비슷하지만 Docker 이미지용입니다. Docker Hub에서 이미지를 가져와서 컨테이너의 기본으로 사용하거나 자신의 이미지를 푸시하여 다른 사람들과 공유할 수 있습니다.
AI 및 머신 러닝의 관련성
AI 및 머신 러닝의 맥락에서 Docker는 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다:
- 재현성: Docker 컨테이너는 개발자의 노트북에서 프로덕션 서버에 이르기까지 다양한 환경에서 머신 러닝 모델을 일관되게 실행할 수 있도록 보장합니다. 이는 연구 결과를 재현하고 모델을 안정적으로 배포하는 데 매우 중요합니다.
- 확장성: Docker는 Kubernetes와 같은 컨테이너 오케스트레이션 도구와 원활하게 작동하므로 머신 러닝 애플리케이션을 쉽게 확장할 수 있습니다. 모델의 여러 인스턴스를 배포하고 워크로드를 효율적으로 분산할 수 있습니다.
- 종속성 관리: 머신 러닝 프로젝트는 특정 버전의 라이브러리 및 프레임워크에 의존하는 경우가 많습니다. Docker를 사용하면 이러한 종속성을 컨테이너 내에 캡슐화하여 충돌을 방지하고 모델이 의도한 대로 실행되도록 할 수 있습니다.
- 이식성: Docker 컨테이너는 로컬 머신, 클라우드 기반 가상 머신, 온프레미스 서버 등 Docker를 지원하는 모든 시스템에서 실행할 수 있습니다. 이러한 이식성은 머신 러닝 모델을 개발에서 프로덕션으로 이동하는 프로세스를 간소화합니다. 컴퓨터 비전 모델을 효율적으로 배포하기 위한 모델 배포 모범 사례에 대해 자세히 알아보세요.
AI/ML의 실제 애플리케이션
다음은 실제 AI/ML 애플리케이션에서 Docker가 어떻게 사용되는지 보여주는 두 가지 구체적인 예시입니다:
객체 감지 모델 학습 및 배포: Ultralytics YOLO 을 사용하여 객체 감지 프로젝트를 진행 중이라고 가정해 보겠습니다. Docker를 사용하여 모델 학습을 위한 일관된 환경을 만들 수 있습니다. 다음과 같은 필요한 모든 종속성을 포함하는 Docker파일을 정의하여 PyTorch, OpenCV 및 Ultralytics 라이브러리와 같은 필요한 모든 종속성을 포함하는 도커 파일을 정의하면 훈련 프로세스를 재현할 수 있습니다. 모델이 학습되면 Docker 이미지로 패키징하여 클라우드 서버나 엣지 디바이스와 같은 프로덕션 환경에 배포할 수 있습니다. 이렇게 하면 배포를 쉽게 확장하고 모델에 대한 업데이트를 관리할 수 있습니다. 예를 들어, Docker 빠른 시작 가이드( Ultralytics YOLO 모델 설정 및 사용에 대한 지침을 제공합니다.
AI 기반 웹 애플리케이션 개발 및 테스트:이미지 분류를 위해 머신 러닝 모델을 사용하는 웹 애플리케이션을 개발한다고 가정해 보세요. Docker는 개발 및 테스트 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 웹 애플리케이션, 머신 러닝 모델, 데이터베이스와 같은 기타 필요한 서비스를 위한 별도의 컨테이너를 만들 수 있습니다. 이를 통해 각 구성 요소를 독립적으로 개발하고 테스트할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 컨테이너를 사용하여 TensorFlow 또는 PyTorch 를 사용하여 머신 러닝 모델을 제공하고 다른 컨테이너를 사용하여 웹 애플리케이션의 프런트엔드를 실행할 수 있습니다. 이러한 모듈식 접근 방식을 사용하면 애플리케이션을 더 쉽게 업데이트하고 유지 관리할 수 있습니다.
유사 용어와의 비교
- 컨테이너화 대 가상화: 컨테이너화(Docker에서 사용)와 가상화는 모두 격리된 환경을 허용하지만, 크게 다릅니다. 가상 머신(VM)은 운영 체제를 포함한 하드웨어 수준까지 전체 머신을 가상화합니다. 따라서 VM은 무겁고 시작 속도가 느립니다. 반면 컨테이너는 운영 체제를 가상화하여 가볍고 빠르게 시작할 수 있습니다. Docker 컨테이너는 호스트 시스템의 OS 커널을 공유하므로 오버헤드가 줄어들고 효율성이 향상됩니다.
- 도커와 쿠버네티스 비교: Docker는 컨테이너를 빌드하고 실행하기 위한 플랫폼인 반면, Kubernetes는 컨테이너를 대규모로 관리하기 위한 컨테이너 오케스트레이션 도구입니다. Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장 및 관리를 자동화합니다. 컨테이너를 실행하는 데는 Docker를 단독으로 사용할 수 있지만, 대규모 배포를 관리하기 위해 Docker와 함께 Kubernetes를 사용하는 경우가 많습니다.
AI 및 머신 러닝 실무자는 Docker를 활용하여 워크플로를 간소화하고, 협업을 강화하며, 모델을 보다 효과적으로 배포할 수 있습니다. Docker 설정 및 사용에 대해 자세히 알아보려면 Ultralytics YOLO 에서 Docker 빠른 시작 가이드를 참조하세요.
