利用Docker容器优化机器学习开发：灵丹妙药

在如今的机器学习开发中，人们倾向于在笔记本电脑上进行原型开发。然而，当需要与他人协作或者运行实验需要更多计算资源时，就会面临诸多挑战。通常情况下，人们会将代码推送到GitHub并邀请协作者进行合作。而当涉及到运行实验时，就需要租用云中的CPU和GPU实例，并将代码及其依赖复制到这些实例中进行运行。对于熟悉这个流程的人来说，或许会感到奇怪：为什么一定要使用Docker容器呢？

在运营团队中，优秀的IT专家可以确保代码能够持续可靠地运行，并且可以根据客户需求进行扩展。因此，对于运营团队来说，容器似乎并不是一种常见的工具。难道您不会因为有一群基础设施专家负责在Kubernetes上部署和管理应用程序而感到高枕无忧吗？

在本文中，我们将探讨为什么您应该考虑使用Docker容器进行机器学习开发。首先，我们将讨论在使用复杂的开源机器学习软件时遇到的主要难题，以及采用容器将如何缓解这些问题。然后，我们将介绍如何设置基于Docker容器的开发环境，并演示如何使用该环境来协作和扩展集群上的工作负载。

机器学习开发环境：基本需求

首先，让我们了解一下机器学习开发环境所需的四个基本要素：

1. 计算：训练模型离不开高性能CPU和GPU。
2. 存储：用于存储大型训练数据集和在训练过程中生成的元数据。
3. 框架和库：提供用于训练的API和执行环境。
4. 源代码控制：用于协作、备份和自动化。

作为机器学习研究人员、开发人员或数据科学家，您可以在单个Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）实例或家庭工作站上搭建满足这四种要素的环境。

然而，这种设置是否存在问题呢？实际上，并不存在问题。因为几十年来，大多数开发设置都是这样的：既没有集群，也没有共享文件系统。但是，与传统软件开发相比，机器学习开发具有更多的共同点，特别是与高性能计算（HPC）项目相似。利用集群进行机器学习训练可以获得更快的执行速度和实验速度，但需要确保开发环境的可移植性，并且训练在集群上可重复。

为什么需要可移植的训练环境？

在机器学习开发过程中，您可能会遇到以下两个难题：

1. 您正在进行实验，但您的训练脚本经历了太多次的更改导致无法运行，并且单台计算机无法满足需求。
2. 您在具有大型数据集的大型模型上进行训练，但仅在一台计算机上运行会导致训练时间过长。

要解决这两个问题，您可以在计算机集群上独立且异步地运行每个模型，或者将单个模型分布在集群上以实现更快的训练。然而，这两种解决方案都要求您能够在集群上以一致的方式成功复现开发训练设置，这是一项具有挑战性的任务。

另外，要便于协作开发，您需要保证开发环境的可重现性。共享训练脚本很容易，但要保证共享整个执行环境的一致性却很困难。因此，这些都需要可移植的机器学习环境。

机器学习、开源和专用硬件

机器学习软件的复杂性增加了对环境一致性和可移植性的需求。开源机器学习软件堆栈的快速发展使得对硬件和软件依赖项的管理变得更加复杂。由于开源机器学习软件的高度复杂性，将代码移至协作者的计算机或集群环境时会引入多个故障点。因此，容器技术的出现提供了一种解决方案。

使用容器进行机器学习开发

容器不仅可以完全封装您的训练代码，还能封装整个依赖项堆栈甚至硬件库。通过容器，您可以获得一个一致且可移植的机器学习开发环境。在集群上进行协作和进行扩展也变得更加简单。通过容器环境，您不仅可以方便地共享训练脚本，还能共享整个开发环境，只需将容器映像推送到容器注册表中，让协作者或集群管理服务提取容器映像并运行即可重现您的结果。

应将/不应将哪些内容包含在您的机器学习开发容器中

您可以选择将机器学习框架和依赖项包含在容器中，也可以将训练代码一并包含。具体的选择取决于您的团队运营方式。然而，不管选择哪种方式，容器的使用都会极大地简化开发流程，提高可重现性。

使用Jupyter和Docker容器设置机器学习开发环境

AWS利用常用的开源深度学习框架提供AWS Deep Learning Containers，可用于计算优化型CPU和GPU实例。以下是如何使用容器设置开发环境的几个步骤：

1. 启动开发实例。
2. 通过SSH连接到实例并下载深度学习容器。
3. 实例化容器并设置Jupyter。
4. 使用基于容器的开发环境。

以上步骤中，通过Docker容器设置开发环境可以使开发过程更加轻松，而且容器环境的一致性和可移植性能够保证在不同环境下的稳定运行。

机器学习训练容器并在集群上扩展它们

大多数集群管理解决方案都支持在集群上调度和运行容器。利用这些解决方案，您可以轻松地在集群上运行机器学习训练作业，并实现大规模的分布式训练。通过使用Kubernetes和KubeFlow等工具，您可以在集群上扩展机器学习训练作业，从而更有效地利用计算资源。

在面对快速发展的机器学习社区时，保持多疑善思是很重要的。容器化机器学习开发是应对这些挑战的一种途径，能够有效地提高开发效率和可重现性。

转向容器化机器学习开发不仅可以简化开发流程，还可以提高开发效率和可重现性。希望本文能够帮助您更好地理解为什么应该考虑使用Docker容器进行机器学习开发，以及如何在实践中使用容器来提高开发效率和协作能力。