Comment configurer Docker pour exécuter des modèles d'IA localement

Introduction

Docker est un outil de virtualisation d'applications qui permet d'exécuter des modèles d'IA dans des environnements isolés. Grâce à cela, vous pouvez facilement gérer les dépendances et les environnements, évitant les conflits entre différents projets. Dans cet article, nous allons discuter de la façon de configurer Docker pour exécuter des modèles d'IA localement.

Prérequis

Avant de commencer la configuration de Docker, vous aurez besoin de :

Docker Desktop installé sur votre ordinateur.
Une connaissance de base de Docker et de la conteneurisation.
Un modèle d'IA que vous souhaitez exécuter.

Installation de Docker Desktop

Si vous n'avez pas encore installé Docker Desktop, vous pouvez le faire en suivant les instructions sur le site de Docker.

Création du fichier Dockerfile

Pour exécuter un modèle d'IA dans Docker, vous devez créer un fichier Dockerfile qui définit l'environnement et les dépendances nécessaires pour exécuter le modèle. Voici un exemple de Dockerfile pour un modèle d'IA basé sur Python :

# Utilisez l'image officielle de Python
FROM python:3.9-slim

# Définissez la variable d'environnement LANG
ENV LANG C.UTF-8

# Mettez à jour les paquets et installez les dépendances
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    build-essential \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Créez un répertoire de travail
WORKDIR /app

# Copiez les exigences dans le répertoire de travail
COPY requirements.txt .

# Installez les dépendances Python
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Copiez le reste des fichiers dans le répertoire de travail
COPY . .

# Définissez le port sur lequel l'application écoutera
EXPOSE 8000

# Définissez la commande pour lancer l'application
CMD ["python", "app.py"]

Création du fichier requirements.txt

Le fichier requirements.txt contient la liste des dépendances Python nécessaires pour exécuter le modèle d'IA. Un exemple de fichier requirements.txt peut ressembler à ceci :

numpy==1.21.2
pandas==1.3.3
tensorflow==2.6.0
flask==2.0.1

Construction de l'image Docker

Pour construire l'image Docker, utilisez la commande suivante dans le terminal :

docker build -t ai-model .

Cette commande construit l'image Docker à partir du Dockerfile et lui attribue l'étiquette ai-model.

Exécution du conteneur Docker

Après avoir construit l'image, vous pouvez exécuter le conteneur Docker en utilisant la commande suivante :

docker run -p 8000:8000 ai-model

Cette commande exécute le conteneur Docker et mappe le port 8000 du conteneur au port 8000 de l'hôte.

Test du modèle d'IA

Pour tester si le modèle d'IA fonctionne correctement, vous pouvez utiliser l'outil curl ou ouvrir un navigateur et accéder à l'adresse http://localhost:8000.

Gestion des conteneurs Docker

Docker fournit plusieurs commandes pour gérer les conteneurs. En voici quelques-unes :

Liste des conteneurs en cours d'exécution :
```
docker ps
```
Liste de tous les conteneurs (y compris ceux arrêtés) :
```
docker ps -a
```
Arrêt d'un conteneur :
```
docker stop <container_id>
```
Suppression d'un conteneur :
```
docker rm <container_id>
```

Résumé

Docker est un outil puissant pour exécuter des modèles d'IA dans des environnements isolés. Grâce à lui, vous pouvez facilement gérer les dépendances et les environnements, évitant les conflits entre différents projets. Dans cet article, nous avons discuté de la façon de configurer Docker pour exécuter des modèles d'IA localement. Nous espérons que ces informations seront utiles pour vous !