기계 학습을위한 Podman 소개 : Mlops 워크 플로우를 간소화합니다

Podman : Mlops의 Docker에 대한 안전하고 효율적인 대안 Docker는 응용 프로그램 개발 및 배포의 주류이지만, 강화 된 리소스 최적화, 보안 및 시스템 통합을 원하는 개발자 및 MLOPS 엔지니어를 위해 Podman은 강력한 대안을 제시합니다. 이 튜토리얼은 Podman의 기능을 탐색하고 Docker와 대비하며 Podman 명령과 Dockerfile을 사용하여 실용적인 MLOPS 프로젝트를 안내합니다.

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Podman 이해 Podman은 간소화되고 안전한 컨테이너 경험을 위해 설계된 무료 오픈 소스 컨테이너 엔진입니다. Docker의 데몬 기반 아키텍처와 달리 Podman은 Daomonlessly를 운영하여 Rootless 컨테이너 실행을 가능하게하여 보안을 크게 향상시킵니다. 이것은 컨테이너를 실행하는 것과 관련된 취약점을 루트로 최소화합니다. OCI (Open Container Initiative) 표준을 완전히 준수하는 Podman은 Runc, Buildah 및 Skopeo와 같은 다른 OCI 호환 도구와의 원활한 상호 운용성을 보장합니다. 포드 (네트워크 네임 스페이스를 공유하는 컨테이너 그룹)에 대한 지원 Kubernetes 기능을 반영합니다. Podman의 Docker와 같은 명령 줄 인터페이스는 고급 기능을 제공하면서 Docker 사용자에게 원활한 전환을 촉진합니다. Mlops 툴킷의 귀중한 자산입니다. 블로그 게시물을 사용하여 더 넓은 Mlops 환경을 탐색하십시오. "2025 년에 알아야 할 25 상위 MLOPS 도구." Podman vs. Docker : 자세한 비교 Podman과 Docker는 모두 컨테이너 관리 도구를 선도하고 있지만 아키텍처와 기능은 크게 다릅니다.

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

최적의 선택은 프로젝트 별 요구, 특히 보안, 호환성 및 오케스트레이션 요구 사항에 따라 다릅니다. Docker는 확립 된 CI/CD 파이프 라인을 탁월한 반면 Podman은 보안 의식 환경과 대규모 배포를위한 안전하고 가벼운 대안을 제공합니다. PODMAN 설치 및 사용 공식 웹 사이트에서 Podman 데스크탑을 다운로드하여 설치하십시오. 설치는 빠르고 간단합니다. 설치 후 Podman 기계 설정을 통해 안내됩니다 (이 단계가 필요하지 않은 Docker와 달리). Podman의 기계 관리는 여러 컨테이너 및 리소스를 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니다.

샘플 이미지를 당기고 실행하여 Podman의 기능을 확인하십시오.

Podman 로 Mlops 프로젝트 구축 이 섹션에서는 Mlops 프로젝트 자동화 모델 교육, 평가 및 Dockerfile 및 Podman을 사용하여 서비스를 자세히 설명합니다. 프로세스는 Docker Workflows를 반영하지만 Podman Cli를 사용합니다.

프로젝트 설정 : 훈련 (), 서빙 () 및 파일을 만듭니다. (간결성에 대해서는 코드가 생략되었고, 자세한 내용은 원본을 참조하십시오).

dockerfile :

(간단함에 대해 Dockerfile 코드가 생략 됨, 원본을 참조하십시오. 자세한 내용은 참조).

$ podman run quay.io/podman/hello

이미지 구축 :

1. 컨테이너 실행 :

   src/train.py ML 추론 서버 테스트 : src/app.py API를 테스트하려면 Swagger UI에 액세스하십시오. (간결성을 위해 생략 된 스크린 샷, 자세한 내용은 원본을 참조하십시오.) requirements.txt

   중지 및 제거 :

2. (코드 및 프로젝트 구조에 대한 자세한 내용은 원래 응답 및 참조 Github 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.)

   결론 Podman은 특히 보안 의식 프로젝트 및 대규모 배포를위한 Docker에 대한 실행 가능한 대안을 제공합니다. Docker의 광범위한 통합은 여전히 ​​매력적이지만 Podman의 설정 용이성과 가벼운 특성으로 인해 MLOPS 워크 플로우의 강력한 경쟁자가됩니다. 이 튜토리얼은 Podman의 기능과 기계 학습 모델을 구축하고 배포하기위한 사용 편의성을 보여주는 실용적인 데모를 제공했습니다.

위 내용은 기계 학습을위한 Podman 소개 : Mlops 워크 플로우를 간소화합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!