Docker est une plateforme open source qui vous permet de développer, expédier et exécuter des applications à l’aide de conteneurs. Les conteneurs peuvent être utilisés pour emballer et isoler les applications avec leurs environnements complets, y compris le code, la configuration, les dépendances, l’exécution, etc. Voici comment vous pouvez l’utiliser pour le machine learning:
1. Installion de Docker : Téléchargez et installez Docker sur votre machine.
1. Choix d’une image Docker pour le Machine Learning : Docker Hub a une vaste bibliothèque d’images Docker officielles pour de nombreux projets populaires de machine learning. Vous pouvez utiliser des images préexistantes telles que TensorFlow, PyTorch, Jupyter, etc., ou vous pouvez créer votre propre image Docker.
1. Création de votre propre image Docker : Écrivez un fichier Dockerfile qui définit l’environnement d’exécution de votre application. Il pourrait inclure l’installation d’un système d’exploitation spécifique, l’installation de packages Python, la définition de variables d’environnement, l’ajout de votre code à l’image, etc.
1. Build de l’image Docker : Utilisez la commande ‘docker build’ pour créer une image Docker à partir de votre Dockerfile.
1. Exécution de votre code de machine learning : Avec l’image Docker que vous avez construite, vous pouvez maintenant démarrer un conteneur Docker et exécuter votre code de machine learning à l’intérieur.
1. Partage de l’image Docker : Vous pouvez partager votre image Docker sur Docker Hub en utilisant la commande ‘docker push’, ce qui permet aux autres de télécharger et d’utiliser votre image.
L’une des principales raisons d’utiliser Docker en machine learning est que cela permet de garantir la reproductibilité de vos expériences, car toutes les dépendances sont regroupées dans le conteneur. De plus, Docker peut aider à déployer facilement vos modèles en production.
En d’autres termes, Docker permet d’isoler et de gérer les dépendances de votre projet de machine learning, ce qui facilite la gestion des packages, la collaboration, le déploiement et la mise à l’échelle.
