機械学習のためのポッドマンの紹介：MLOPSワークフローの合理化

Podman：MLOPSのDockerに代わる安全で効率的な代替

Dockerは、アプリケーションの開発と展開の主力ですが、リソースの最適化、セキュリティ、システム統合の強化を求める開発者とMLOPSエンジニアにとって、Podmanは説得力のある代替手段を提示します。このチュートリアルでは、Podmanの機能を調査し、Dockerとは対照的で、PodmanコマンドとDockerFileを使用して実用的なMLOPSプロジェクトをガイドします。

著者による画像

ポッドマン

の理解

Podmanは、合理化された安全なコンテナエクスペリエンス用に設計された無料のオープンソースコンテナエンジンです。 Dockerのデーモンベースのアーキテクチャとは異なり、PodmanはDaemonlesslessを操作し、Rootless Containerの実行を可能にすることでセキュリティを大幅に高めます。これにより、ルートとしてコンテナを実行することに関連する脆弱性が最小限に抑えられます。 OCI（Open Container Initiative）標準に完全に準拠しているPodmanは、Runc、Buildah、Skopeoなどの他のOCI互換ツールとのシームレスな相互運用性を保証します。 ポッドのサポート（ネットワークネームスペースを共有するコンテナのグループ）は、Kubernetesの機能を反映しています。

PodmanのDockerのようなコマンドラインインターフェイスは、高度な機能を提供しながら、Dockerユーザーのスムーズな遷移を促進します。 MLOPS Toolkitの貴重な資産です。 ブログ投稿：「2025年に知る必要がある25のトップMLOPSツール」というブログ投稿で、より広いMLOPSランドスケープを探索してください。

Podman vs. docker：詳細な比較

PodmanとDockerの両方が主要なコンテナ管理ツールですが、アーキテクチャと機能が大きく異なります。

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

最適な選択は、プロジェクト固有のニーズ、特にセキュリティ、互換性、オーケストレーション要件に依存します。 Dockerは確立されたCI/CDパイプラインで優れていますが、ポッドマンはセキュリティ志向の環境と大規模な展開に安全で軽量な代替品を提供します。

ポッドマン

のインストールと使用

公式WebサイトからPodmanデスクトップをダウンロードしてインストールします。インストールは迅速かつ簡単です。 インストール後、ポッドマンマシンをセットアップすることでガイドされます（このステップは必要ありませんが、Dockerとは異なります）。 Podmanのマシン管理により、複数のコンテナとリソースを効率的に処理できます。

サンプル画像を引いて実行して、ポッドマンの機能を確認してください：

Podman

を使用したMLOPSプロジェクトの構築 このセクションでは、DockerFileとPodmanを使用してモデルトレーニング、評価、およびサービングを自動化するMLOPSプロジェクトの詳細について説明します。 このプロセスはDockerワークフローを反映していますが、Podman CLIを利用しています。

$ podman run quay.io/podman/hello

プロジェクトのセットアップ：

Training（）、サービング（

）、およびファイルを作成します。 （Brevityのために省略されたコード、詳細についてはオリジナルを参照してください）

1. src/train.pydockerfile：src/app.py（dockerfileコードは簡潔に省略されています。詳細については、オリジナルを参照してください）。 requirements.txt

2. 画像の構築：

3. コンテナの実行：

$ podman build -t mlops_app .

ML推論サーバーのテスト：
4. APIをテストするには、のSwagger UIにアクセスします。 （簡潔に省略されたスクリーンショット、詳細についてはオリジナルを参照してください）

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

停止と削除：

5. http://localhost:8000/docs

   （コードとプロジェクトの構造の詳細は、元の応答と参照されたGithubリポジトリで入手できます。）

結論

Podmanは、特にセキュリティに配慮したプロジェクトや大規模な展開のために、Dockerに代わる実行可能な代替品を提供しています。 Dockerの広範な統合は魅力的なままですが、ポッドマンのセットアップと軽量性の性質は、MLOPSワークフローの強力な競争相手になります。 このチュートリアルは、ポッドマンの能力と機械学習モデルの構築と展開のための使いやすさを紹介する実用的なデモを提供しました。

以上が機械学習のためのポッドマンの紹介：MLOPSワークフローの合理化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。