Podman的機器學習簡介：簡化MLOPS工作流程

podman：用於MLOPS的Docker的安全有效替代品

Docker是應用程序開發和部署的主要支柱，但對於尋求增強資源優化，安全性和系統集成的開發人員和MLOPS工程師，Podman提出了令人信服的替代方案。本教程探討了Podman的功能，與Docker進行了對比，並使用Podman命令和Dockerfile進行實用的MLOPS項目。 >

>由作者

圖像 了解Podman

Podman是一種免費的開源容器引擎，旨在精簡和安全的容器體驗。 與Docker的基於守護程序的體系結構不同，Podman無需執行守護程序，從而通過實現無根容器執行來顯著提高安全性。這樣可以最大程度地減少與運行容器作為根相關的漏洞。 Podman完全符合OCI（開放容器計劃）標準，可確保與其他與OCI兼容工具（如Runc，Buildah和Skopeo）無縫互操作性。 它對POD（共享網絡名稱空間的集裝箱組）的支持反映了Kubernetes功能。

> podman的docker命令行接口為Docker用戶提供了平穩的過渡，同時提供了高級功能。 這是MLOPS工具包中的寶貴資產。 通過我們的博客文章探索更廣泛的MLOP景觀：“您需要在2025年知道的25個頂級MLOP工具。”

>

Podman vs. docker：詳細的比較

Podman和Docker都是領先的容器管理工具，但它們在體系結構和功能上有很大差異：>

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

最佳選擇取決於特定於項目的需求，尤其是安全性，兼容性和編排要求。 Docker在既定的CI/CD管道中都擅長，而Podman為具有安全意識的環境和大規模部署提供了安全，輕巧的替代方案。

>

>安裝和使用podman

>從官方網站下載並安裝Podman桌面。安裝快速且直接。 安裝後，您將通過設置Podman機器進行指導（與Docker不同，這不需要此步驟）。 Podman的機器管理允許有效地處理多個容器和資源。

>

>通過拉出和運行示例圖像來驗證Podman的功能：>

$ podman run quay.io/podman/hello

>使用Podman

構建MLOPS項目

>本節詳細介紹了使用Dockerfile和Podman的MLOPS項目自動化模型培訓，評估和服務。 該過程反映了Docker的工作流，但使用了Podman Cli。

1. 項目設置：

   創建訓練（），服務（）和src/train.py文件。 （省略了簡潔的代碼，有關詳細信息，請參閱原始內容）。 src/app.py> requirements.txt

2. > dockerfile：

   （簡短省略了Dockerfile代碼，有關詳細信息，請參閱原始內容）。 >

3. 構建圖像：

$ podman build -t mlops_app .

>運行容器：

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

測試ML推理服務器：訪問

的Swagger UI來測試API。 （簡潔而省略了屏幕截圖，請參閱原始信息。

5. >停止和刪除：http://localhost:8000/docs

6. （有關代碼和項目結構的更多詳細信息，可以在原始響應和引用的GitHub存儲庫中獲得。

   結論

   Podman為Docker提供了可行的替代方案，特別是針對安全意識的項目和大規模部署。儘管Docker的廣泛集成仍然很有吸引力，但Podman的設置易用性和輕巧的性質使其成為MLOPS工作流程的強大競爭者。 本教程提供了一個實用的演示，展示了Podman的功能，並易於構建和部署機器學習模型。

以上是Podman的機器學習簡介：簡化MLOPS工作流程的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！