صور Docker مسبقة الصنع للاستدلال

  • مقالة
  • قراءة خلال 2 دقائق

يتم استخدام صور حاوية Docker المعدة مسبقا للاستدلال عند نشر نموذج باستخدام Azure التعلم الآلي. تم إنشاء الصور مسبقا باستخدام أطر التعلم الآلي الشائعة وحزم Python. يمكنك أيضا توسيع الحزم لإضافة حزم أخرى باستخدام إحدى الطرق التالية:

لماذا يجب علي استخدام الصور المعدة مسبقا؟

  • يقلل من زمن انتقال نشر النموذج.
  • يحسن معدل نجاح نشر النموذج.
  • تجنب إنشاء الصور غير الضرورية أثناء نشر النموذج.
  • لديك فقط التبعيات المطلوبة وحق الوصول في الصورة / الحاوية. 

قائمة صور Docker المعدة مسبقا للاستدلال

  • يتم تشغيل جميع صور docker كمستخدم غير جذري.
  • نوصي باستخدام latest العلامة لصور عامل الرصيف . يتم نشر صور عامل الرصيف المعدة مسبقا للاستدلال على سجل حاويات Microsoft (MCR)، للاستعلام عن قائمة العلامات المتوفرة، اتبع الإرشادات الموجودة على مستودع GitHub الخاص بها.

TensorFlow

إصدار الإطار: وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات الحزم المثبتة مسبقا مسار MCR البيئة المنسقة
1.15 CPU الباندا = = 0.25.1 numpy = 1.20.1
mcr.microsoft.com/azureml/tensorflow-1.15-ubuntu18.04-py37-cpu-inference:latest AzureML-tensorflow-1.15-ubuntu18.04-py37-cpu-inference
2.4 CPU numpy> = 1.16.0
الباندا ~ = 1.1.x		 mcr.microsoft.com/azureml/tensorflow-2.4-ubuntu18.04-py37-cpu-inference:latest AzureML-tensorflow-2.4-ubuntu18.04-py37-cpu-inference
2.4 وحدة معالجة الرسومات (GPU) numpy >= 1.16.0
الباندا ~ = 1.1.x
CUDA = = 11.0.3
CuDNN = = 8.0.5.39		 mcr.microsoft.com/azureml/tensorflow-2.4-ubuntu18.04-py37-cuda11.0.3-gpu-inference:latest AzureML-tensorflow-2.4-ubuntu18.04-py37-cuda11.0.3-gpu-inference

PyTorch

إصدار الإطار: وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات الحزم المثبتة مسبقا مسار MCR البيئة المنسقة
1.6 CPU numpy==1.20.1
الباندا ==0.25.1		 mcr.microsoft.com/azureml/pytorch-1.6-ubuntu18.04-py37-cpu-inference:latest AzureML-pytorch-1.6-ubuntu18.04-py37-cpu-inference
1.7 CPU numpy> = 1.16.0
الباندا ~ = 1.1.x		 mcr.microsoft.com/azureml/pytorch-1.7-ubuntu18.04-py37-cpu-inference:latest AzureML-pytorch-1.7-ubuntu18.04-py37-cpu-inference

SciKit-Learn

إصدار الإطار: وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات الحزم المثبتة مسبقا مسار MCR البيئة المنسقة
0.24.1 CPU scikit-learn==0.24.1
numpy>=1.16.0
الباندا ~=1.1.x		 mcr.microsoft.com/azureml/sklearn-0.24.1-ubuntu18.04-py37-cpu-inference:latest AzureML-sklearn-0.24.1-ubuntu18.04-py37-cpu-inference

وقت تشغيل ONNX

إصدار الإطار: وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات الحزم المثبتة مسبقا مسار MCR البيئة المنسقة
1.6 CPU numpy> = 1.16.0
الباندا ~ = 1.1.x		 mcr.microsoft.com/azureml/onnxruntime-1.6-ubuntu18.04-py37-cpu-inference:latest AzureML-onnxruntime-1.6-ubuntu18.04-py37-cpu-inference

XGBoost

إصدار الإطار: وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات الحزم المثبتة مسبقا مسار MCR البيئة المنسقة
0.9 CPU scikit-learn==0.23.2
numpy==1.20.1
الباندا ==0.25.1		 mcr.microsoft.com/azureml/xgboost-0.9-ubuntu18.04-py37-cpu-inference:latest AzureML-xgboost-0.9-ubuntu18.04-py37-cpu-inference

لا يوجد إطار عمل

إصدار الإطار: وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات الحزم المثبتة مسبقا مسار MCR البيئة المنسقة
‏‏غير متوفر CPU ‏‏غير متوفر mcr.microsoft.com/azureml/minimal-ubuntu18.04-py37-cpu-inference:latest AzureML-minimal-ubuntu18.04-py37-cpu-inference

الخطوات التالية