Docker для Data Science — введение

Когда вы отправляете свой код машинного обучения команде инженеров, могут возникнуть проблемы совместимости с различными операционными системами и версиями библиотек. Эти проблемы могут вызвать сбои в выполнении кода и затруднить совместную работу. Однако есть мощный инструмент, способный облегчить эти проблемы — Docker .

В этом подробном руководстве мы не только познакомим вас с основными понятиями Docker, но и проведем вас через процесс установки. Затем мы продемонстрируем его практическое использование на реальных примерах, что позволит вам воочию убедиться в его эффективности. Кроме того, мы углубимся в лучшие отраслевые практики, предоставив ценные идеи и стратегии для оптимизации рабочего процесса машинного обучения с помощью Docker.

Docker — это платформа, которая может беспрепятственно решать проблемы совместимости между различными операционными системами и версиями библиотек при отправке кода машинного обучения инженерным группам. Это достигается путем создания контейнеров, которые инкапсулируют все необходимые зависимости и конфигурации для запуска вашего кода. Эти контейнеры действуют как автономные единицы, которые можно развернуть в любой системе, что устраняет необходимость ручной настройки.

Docker упрощает процесс создания, развертывания и запуска контейнеров. Это как иметь удобный инструмент, который следует вашим командам и автоматизирует задачи через единый интерфейс. Используя Docker, разработчики могут легко создавать контейнерные приложения. Они пишут Dockerfile , который действует как план для создания образа контейнера.

Docker предоставляет ряд инструментов для управления этими образами, упрощая разработчикам согласованную и надежную упаковку и развертывание своих приложений. Думайте о контейнере как о переносимом программном пакете. Он легкий и содержит все, что нужно приложению для запуска, включая код, библиотеки, инструменты и настройки.

Контейнеры создаются из образов, которые определяют, что находится внутри и как контейнер должен себя вести. Они отделены от основной операционной системы и других контейнеров в той же системе благодаря технологиям виртуализации и изоляции процессов. Это позволяет контейнерам совместно использовать ресурсы хост-ОС, сохраняя при этом безопасную и предсказуемую среду для запуска приложений.

Образ Docker похож на книгу рецептов для создания контейнера. Это файл только для чтения, содержащий все необходимые инструкции. Всякий раз, когда вы хотите запустить новый контейнер, вы обращаетесь к образу, а Docker позаботится обо всем остальном.

Docker невероятно ценен для специалистов по данным, предоставляя им важные функции с помощью простых команд и эффективного API. Давайте рассмотрим некоторые преимущества, которые он предлагает:

Таким образом, Docker предоставляет специалистам по данным удобный интерфейс, позволяющий легко управлять контейнерами и облегчающий совместную работу с помощью общих ресурсов. Он упрощает рабочие процессы и повышает производительность, позволяя вам сосредоточиться на извлечении ценных сведений из ваших данных.

Теперь, когда мы узнали о Docker, давайте рассмотрим, как его можно использовать в наших проектах по Data Science. Мы начнем с установки Docker на ваш локальный компьютер, а затем перейдем к основным командам.

Установка Docker на вашу машину очень проста. Просто следуйте инструкциям, приведенным в официальной документации:

Помните, что если вы хотите создавать свои образы и делиться ими в Docker Hub , вам необходимо создать там учетную запись. Docker Hub похож на центральный узел, где разработчики хранят свои образы Docker и обмениваются ими. Это отличная платформа для совместной работы и демонстрации своей работы.

Теперь, когда Docker успешно установлен на вашем компьютере, давайте углубимся в некоторые основные команды, с которыми вам следует ознакомиться.

1. docker run: команда «docker run» используется для инициации и запуска нового контейнера с использованием определенного образа Docker. Ниже приведена базовая структура для запуска контейнера:

Давайте возьмем пример, чтобы лучше понять. Предположим, вы хотите создать контейнер с использованием образа «ubuntu» и выполнить внутри него команду «ls». Вы можете добиться этого, выполнив следующую команду:

При выполнении этой команды будет создан новый контейнер с использованием образа «ubuntu». Внутри контейнера будет выполнена команда «ls», отображающая файлы и каталоги в файловой системе контейнера. Важно отметить, что если указанный образ отсутствует локально, Docker автоматически извлечет его из реестра перед созданием контейнера.

2. docker ps : команда «docker ps» используется для отображения списка активных контейнеров, работающих на вашем хосте Docker. Она предоставляет важные сведения, такие как идентификатор контейнера, связанный образ, выполненную команду, статус и сопоставление портов. Основной синтаксис этой команды следующий:

По умолчанию «docker ps» отображает только запущенные контейнеры. Однако, если вы хотите просмотреть все контейнеры, в том числе те, которые остановлены или закрыты, вы можете использовать опцию «-a»:

3. docker stop: команда «docker stop» используется для остановки одного или нескольких запущенных контейнеров. Она отправляет сигнал основному процессу контейнера, запрашивая его изящную остановку. Основной синтаксис этой команды следующий:

Например, если вы хотите остановить контейнер с именем «my-container», вы можете использовать следующую команду:

4. docker rm: команда «docker rm» используется для удаления одного или нескольких остановленных контейнеров с вашего хоста Docker. Она безвозвратно удаляет указанные контейнеры и освобождает связанные ресурсы. Основной синтаксис этой команды следующий:

Чтобы удалить один контейнер, например «my-container», вы можете использовать следующую команду:

Если вы хотите удалить несколько контейнеров, вы можете перечислить их имена или идентификаторы, разделенные пробелами:

5. docker images: команда «docker images» используется для отображения образов Docker, доступных на вашем хосте. Она отображает информацию об изображениях, такую как репозиторий, тег, идентификатор изображения, дату создания и размер. Вот основной синтаксис:

По умолчанию команда «docker images» выводит список всех образов, доступных на вашем хосте Docker. Например:

6. docker rmi: команда « docker rmi » используется для удаления одного или нескольких образов Docker с вашего хоста. Она безвозвратно удаляет указанные изображения из вашего локального кеша изображений. Вот основной синтаксис:

Например, чтобы удалить изображение с именем «my-image:latest», вы должны использовать следующую команду:

Если вы хотите удалить несколько изображений, вы можете перечислить их имена или идентификаторы, разделенные пробелами:

7. docker build: команда « docker build » используется для сборки образа Docker из файла Dockerfile. Она позволяет вам определять инструкции и зависимости, необходимые для создания настроенного образа. Вот основной синтаксис:

Например, чтобы создать образ с помощью Dockerfile, расположенного в текущем каталоге, и пометить его как «my-image:latest», вы должны использовать следующую команду:

«.» указывает, что Dockerfile находится в текущем каталоге.

8. docker exec: команда «docker exec» используется для выполнения команды внутри работающего контейнера Docker. Она позволяет запускать команды в интерактивном или автономном режиме. Вот основной синтаксис:

Например, чтобы выполнить команду «ls» внутри контейнера с именем «my-container», вы должны использовать следующую команду:

Это запустит команду «ls» внутри указанного контейнера и отобразит список файлов и каталогов.

Если вы хотите запустить интерактивную команду, например запустить оболочку внутри контейнера, вы можете использовать вместе опции «-it»:

Это запустит интерактивный сеанс оболочки внутри контейнера, что позволит вам выполнять несколько команд в интерактивном режиме.

9. docker pull: команда «docker pull» используется для загрузки образов Docker из реестра Docker, такого как Docker Hub. Она извлекает указанное изображение или изображения и сохраняет их в локальном кэше изображений. Вот основной синтаксис:

Например, чтобы получить последнюю версию образа «ubuntu» из Docker Hub, вы должны использовать следующую команду:

Если вы хотите получить конкретную версию изображения с тегами, вы можете указать тег:

Указанное изображение будет загружено из реестра Docker и сохранено в вашем локальном кеше изображений. После извлечения образа вы можете использовать его для создания и запуска контейнеров на своем хосте Docker.

10. docker push: команда « docker push » используется для загрузки образов Docker в реестр, такой как Docker Hub или частный реестр. Это позволяет вам делиться своими локально созданными или измененными изображениями с другими. Вот основной синтаксис:

Перед отправкой образа вам необходимо убедиться, что вы прошли аутентификацию в реестре Docker. Вы можете войти в реестр с помощью команды «docker login», указав при необходимости свое имя пользователя, пароль и URL-адрес реестра.

Например, чтобы отправить образ с именем «my-image» с тегом «latest» в Docker Hub, предполагая, что вы вошли в Docker Hub, вы должны использовать следующую команду:

Указанное изображение будет загружено в реестр Docker и доступно для загрузки и использования другими пользователями.

Чтобы контейнеризировать приложение машинного обучения, вам необходимо выполнить три ключевых шага:

Теперь давайте возьмем в качестве примера простое приложение машинного обучения и рассмотрим подробное пошаговое руководство по его докеризации. Приложение, представленное ниже, обучает базовую модель классификации (логистическая регрессия) на наборе данных радужной оболочки.

На начальном этапе необходимо точно определить текущую среду, чтобы обеспечить ее репликацию в другом месте. Самый эффективный и простой подход — создать файл requirements.txt, в котором перечислены все библиотеки, используемые в вашем проекте, вместе с их конкретными версиями. Чтобы сгенерировать этот файл, просто выполните следующую команду в командной строке:

Эта команда создаст файл requirements.txt, содержащий все используемые пакеты и библиотеки, а также их точные версии.

Следующим шагом является создание файла с именем Dockerfile, который отвечает за настройку среды и выполнение нашего приложения в ней. Вот пример Dockerfile:

Этот Dockerfile использует официальный образ Python в качестве базового образа, задает рабочий каталог, копирует файл requirements.txt, устанавливает зависимости, копирует код приложения и выполняет команду «python iris_classification.py» для запуска приложения.

Последним шагом в создании воспроизводимой среды является создание образа (также называемого шаблоном), который можно использовать для создания нескольких контейнеров с идентичными конфигурациями. Чтобы создать образ, перейдите в каталог, в котором находится Dockerfile, и выполните командуdocker build -t .