Packaging and containerization

Machine Learning de bout en bout

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

Déploiement et conteneurisation

Déploiement

Regrouper modèle + dépendances en unités
Pour l’exécuter dans différents environnements
Docker est le standard pour la conteneurisation et le déploiement

Phase de déploiement du cycle de vie du machine learning

Docker

Plateforme pour simplifier le développement via des conteneurs

Conteneurs :

Conditionnent l’application en artefacts autonomes
Conçus pour être indépendants de la plateforme
Obtenir Docker

Cours DataCamp sur Docker

Logo Docker

Utilisation de Docker, partie 1

Dockerfile : instructions pour construire le conteneur

# Use an official Python runtime as a parent image
FROM Python:3.7


# Set the working directory in the container to /app
WORKDIR /ML_pipeline


# Copy the current directory contents into the container at /app
ADD . /ML_pipeline


# Install any needed packages specified in requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

Utilisation de Docker, partie 2

# ... continued
# Make port 80 available to the world outside this container
EXPOSE 80

# Define environment variable
ENV NAME World

# Run app.py when the container launches
CMD ["Python", "ML_pipeline.py"]

Construire l’image définie :

docker build -t heart_disease_model .

Taguer des conteneurs

Taggage :

docker tag heart_disease_model:latest heart_disease_model:1.0

Identifie et gère plus facilement images / conteneurs.
Aide à maintenir un registre de modèles précis et robuste.
Après le tag, prêt pour le déploiement !

Le déploiement visualisé comme une flèche

Bonnes pratiques

Docker facilite l’empaquetage des modèles, mais…

Soyez attentif à la sécurité
N’incluez pas de données sensibles
Utilisez des images fiables (développeurs vérifiés)

Si votre application contient des informations sensibles…

Utilisez des variables d’environnement
Ex. : chaînes de connexion / mots de passe

Cadenas de sécurité

Passons à la pratique !

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