Podman的机器学习简介：简化MLOPS工作流程

podman：用于MLOPS的Docker的安全有效替代品

Docker是应用程序开发和部署的主要支柱，但对于寻求增强资源优化，安全性和系统集成的开发人员和MLOPS工程师，Podman提出了令人信服的替代方案。本教程探讨了Podman的功能，与Docker进行了对比，并使用Podman命令和Dockerfile进行实用的MLOPS项目。>

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图像 了解Podman

Podman是一种免费的开源容器引擎，旨在精简和安全的容器体验。 与Docker的基于守护程序的体系结构不同，Podman无需执行守护程序，从而通过实现无根容器执行来显着提高安全性。这样可以最大程度地减少与运行容器作为根相关的漏洞。 Podman完全符合OCI（开放容器计划）标准，可确保与其他与OCI兼容工具（如Runc，Buildah和Skopeo）无缝互操作性。 它对POD（共享网络名称空间的集装箱组）的支持反映了Kubernetes功能。

> podman的docker命令行接口为Docker用户提供了平稳的过渡，同时提供了高级功能。 这是MLOPS工具包中的宝贵资产。 通过我们的博客文章探索更广泛的MLOP景观：“您需要在2025年知道的25个顶级MLOP工具。”

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Podman vs. docker：详细的比较

Podman和Docker都是领先的容器管理工具，但它们在体系结构和功能上有很大差异：>

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

最佳选择取决于特定于项目的需求，尤其是安全性，兼容性和编排要求。 Docker在既定的CI/CD管道中都擅长，而Podman为具有安全意识的环境和大规模部署提供了安全，轻巧的替代方案。

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>安装和使用podman

>从官方网站下载并安装Podman桌面。安装快速且直接。 安装后，您将通过设置Podman机器进行指导（与Docker不同，这不需要此步骤）。 Podman的机器管理允许有效地处理多个容器和资源。

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>通过拉出和运行示例图像来验证Podman的功能：>

$ podman run quay.io/podman/hello

>使用Podman

构建MLOPS项目

>本节详细介绍了使用Dockerfile和Podman的MLOPS项目自动化模型培训，评估和服务。 该过程反映了Docker的工作流，但使用了Podman Cli。

1. 项目设置：

   创建训练（），服务（）和src/train.py文件。 （省略了简洁的代码，有关详细信息，请参阅原始内容）。src/app.py> requirements.txt

2. > dockerfile：

   （简短省略了Dockerfile代码，有关详细信息，请参阅原始内容）。>

3. 构建图像：

$ podman build -t mlops_app .

>运行容器：

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

测试ML推理服务器：访问

的Swagger UI来测试API。 （简洁而省略了屏幕截图，请参阅原始信息。

5. >停止和删除：http://localhost:8000/docs

6. （有关代码和项目结构的更多详细信息，可以在原始响应和引用的GitHub存储库中获得。

   结论

   Podman为Docker提供了可行的替代方案，特别是针对安全意识的项目和大规模部署。尽管Docker的广泛集成仍然很有吸引力，但Podman的设置易用性和轻巧的性质使其成为MLOPS工作流程的强大竞争者。 本教程提供了一个实用的演示，展示了Podman的功能，并易于构建和部署机器学习模型。

以上是Podman的机器学习简介：简化MLOPS工作流程的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！