Introduction à Podman pour l'apprentissage automatique: rationalisation des workflows Mlops

Podman: une alternative sécurisée et efficace à Docker pour Mlops

Docker est un pilier pour le développement et le déploiement des applications, mais pour les développeurs et les ingénieurs MLOPS qui recherchent une optimisation, une sécurité et une intégration du système améliorées, Podman présente une alternative convaincante. Ce didacticiel explore les fonctionnalités de Podman, le contraste avec Docker et vous guide à travers un projet Mlops pratique à l'aide de commandes Podman et d'un dockerfile.

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Comprendre Podman

Podman est un moteur de conteneur libre et open source conçu pour une expérience de conteneur rationalisée et sécurisée. Contrairement à l'architecture basée sur le démon de Docker, Podman fonctionne sans démon, augmentant considérablement la sécurité en permettant l'exécution de conteneurs sans racine. Cela minimise les vulnérabilités associées aux conteneurs en cours d'exécution comme racine. Entièrement conforme aux normes OCI (Open Container Initiative), Podman assure une interopérabilité transparente avec d'autres outils compatibles OCI comme Runc, Buildah et Skopeo. Sa prise en charge des pods (groupes de conteneurs partageant un espace de noms de réseau) reflète la fonctionnalité de Kubernetes.

L'interface de ligne de commande de type Docker de Podman facilite une transition en douceur pour les utilisateurs de Docker tout en offrant des fonctionnalités avancées. C'est un atout précieux dans la boîte à outils MOPLOP. Explorez le paysage plus large des Mlops avec notre article de blog: "25 Top Mlops Outils que vous devez connaître en 2025."

podman vs docker: une comparaison détaillée

Podman et Docker sont les principaux outils de gestion des conteneurs, mais ils diffèrent considérablement en architecture et en fonctionnalité:

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

Le choix optimal dépend des besoins spécifiques au projet, en particulier des exigences de sécurité, de compatibilité et d'orchestration. Docker excelle dans les pipelines CI / CD établis, tandis que Podman fournit une alternative sûre et légère pour les environnements soucieux de la sécurité et les déploiements à grande échelle.

Installation et utilisation de podman

Téléchargez et installez Podman Desktop à partir du site officiel. L'installation est rapide et simple. Après l'installation, vous serez guidé en configurant une machine Podman (contrairement à Docker, qui ne nécessite pas cette étape). La gestion des machines de Podman permet une gestion efficace de plusieurs conteneurs et ressources.

Vérifiez les fonctionnalités de Podman en tirant et en exécutant un exemple d'image:

$ podman run quay.io/podman/hello

Construire un projet Mlops avec Podman

Cette section détaille une formation, une évaluation et un service de modèle de modèle MOLOPS Automating, et servant à l'aide d'un Dockerfile et Podman. Le processus reflète les flux de travail Docker mais utilise le CLI Podman

1. Configuration du projet: Créer des fichiers de formation (src/train.py), de service (src/app.py) et requirements.txt. (Code omis pour la concision, reportez-vous à l'original pour plus de détails).

2. dockerfile: (code dockerfile omis pour brièveté, reportez-vous à l'original pour plus de détails).

3. Construire l'image:

$ podman build -t mlops_app .

4. Exécuter le conteneur:

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

5. Tester le serveur d'inférence ML: Accédez à l'interface utilisateur de Swagger à http://localhost:8000/docs pour tester l'API. (Captures d'écran omises pour la concision, reportez-vous à l'original pour plus de détails).

6. Arrêt et supprimer:

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

(De plus amples détails sur le code et la structure du projet sont disponibles dans la réponse d'origine et le référentiel Github référencé.)

Conclusion

Podman offre une alternative viable à Docker, en particulier pour les projets soucieux de la sécurité et les déploiements à grande échelle. Bien que les intégrations étendues de Docker restent attrayantes, la facilité de configuration de Podman et la nature légère en font un solide concurrent pour les flux de travail de Mlops. Ce tutoriel a fourni une démonstration pratique, présentant les capacités de Podman et la facilité d'utilisation pour la construction et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!