Pengenalan kepada Podman untuk Pembelajaran Mesin: Memulihkan Aliran Kerja MLOPS

podman: alternatif yang selamat dan cekap untuk docker untuk mlops

Docker adalah utama untuk pembangunan aplikasi dan penempatan, tetapi bagi pemaju dan jurutera MLOPS yang mencari pengoptimuman sumber, keselamatan, dan integrasi sistem yang dipertingkatkan, Podman membentangkan alternatif yang menarik. Tutorial ini meneroka ciri -ciri Podman, membezakannya dengan Docker, dan membimbing anda melalui projek MLOPS praktikal menggunakan arahan podman dan dockerfile.

imej oleh pengarang

Memahami Podman

Podman adalah enjin kontena sumber terbuka yang direka untuk pengalaman kontena yang diperkemas dan selamat. Tidak seperti seni bina berasaskan daemon Docker, Podman beroperasi tanpa henti, dengan ketara meningkatkan keselamatan dengan membolehkan pelaksanaan kontena tanpa akar. Ini meminimumkan kelemahan yang berkaitan dengan bekas yang berjalan sebagai akar. Sepenuhnya mematuhi piawaian OCI (Open Container Inisiatif), Podman memastikan interoperabilitas yang lancar dengan alat serasi OCI lain seperti Runc, Buildah, dan Skopeo. Sokongannya untuk pods (kumpulan bekas yang berkongsi ruang nama rangkaian) mencerminkan fungsi kubernet.

antara muka baris arahan seperti Docker Podman memudahkan peralihan yang lancar untuk pengguna Docker sambil menawarkan ciri-ciri canggih. Ia adalah aset yang berharga dalam toolkit MLOPS. Terokai landskap MLOPS yang lebih luas dengan catatan blog kami: "25 alat mlops atas yang perlu anda ketahui pada tahun 2025."

Podman vs Docker: Perbandingan terperinci

Kedua -dua Podman dan Docker adalah alat pengurusan kontena terkemuka, tetapi mereka berbeza dengan ketara dalam seni bina dan fungsi:

Feature	Docker	Podman
Architecture	Client-server (with dockerd daemon)	Daemonless (fork-exec model)
Security	Root privileges required by default	Rootless containers supported by default
Image Management	Uses its own tools (e.g., docker build)	Relies on Buildah for image building, compatible with Docker registries
Compatibility	Widely adopted, integrated with many CI/CD tools	Docker-compatible CLI, easing the transition for Docker users
Orchestration	Supports Docker Swarm and Kubernetes	Does not support Docker Swarm but integrates with Kubernetes using pods
Platform Support	Linux, macOS, Windows (with WSL)	Linux, macOS, Windows (with WSL)
Performance	Efficient resource management, fast deployment	Comparable performance, often faster startup times
Use Cases	Established projects, extensive tool integrations	Security-focused environments, large-scale deployments, lightweight operations

Pilihan optimum bergantung kepada keperluan khusus projek, terutamanya keselamatan, keserasian, dan keperluan orkestra. Docker cemerlang dalam saluran paip CI/CD yang ditubuhkan, manakala Podman menyediakan alternatif yang selamat dan ringan untuk persekitaran yang sedar keselamatan dan penyebaran berskala besar.

memasang dan menggunakan podman

Muat turun dan pasang desktop podman dari laman web rasmi. Pemasangan cepat dan mudah. Selepas pemasangan, anda akan dibimbing melalui menyediakan mesin podman (tidak seperti Docker, yang tidak memerlukan langkah ini). Pengurusan Mesin Podman membolehkan pengendalian yang cekap pelbagai bekas dan sumber.

Sahkan fungsi Podman dengan menarik dan menjalankan gambar sampel:

$ podman run quay.io/podman/hello

Membina Projek MLOPS dengan Podman

Bahagian ini memperincikan projek MLOPS mengautomasikan latihan model, penilaian, dan berkhidmat menggunakan Dockerfile dan Podman. Proses ini mencerminkan aliran kerja Docker tetapi menggunakan podman cli.

1. Persediaan Projek: Buat Latihan (), Serving (src/train.py), dan src/app.py fail. (Kod yang ditinggalkan untuk keringkasan, rujuk kepada asal untuk butiran). requirements.txt

2. dockerfile: (kod dockerfile yang ditinggalkan untuk keringkasan, rujuk asal untuk butiran).

3. Membangun imej:

$ podman build -t mlops_app .

4. menjalankan bekas:

$ podman run -d --name mlops_container -p 8000:8000 mlops-app

5. Menguji Server Inference ML: Akses UI Swagger di untuk menguji API. (Tangkapan skrin yang ditinggalkan untuk keringkasan, rujuk kepada asal untuk butiran). http://localhost:8000/docs

6. Menghentikan dan mengeluarkan:

(butiran lanjut mengenai kod dan struktur projek boleh didapati dalam respons asal dan repositori GitHub yang dirujuk.)

$ podman stop mlops_container
$ podman rm mlops_container
$ podman rmi mlops_app

Kesimpulan

Podman menawarkan alternatif yang berdaya maju kepada Docker, terutamanya untuk projek-projek yang sedar keselamatan dan penyebaran berskala besar. Walaupun integrasi luas Docker tetap menarik, kemudahan persediaan dan sifat ringan Podman menjadikannya pesaing yang kuat untuk aliran kerja MLOPS. Tutorial ini memberikan demonstrasi praktikal, mempamerkan keupayaan Podman dan kemudahan penggunaan untuk membina dan menggunakan model pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada Podman untuk Pembelajaran Mesin: Memulihkan Aliran Kerja MLOPS. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!