Bentoをビルドしてコンテナ化する
コード、モデル、依存関係をデプロイ可能なBentoにまとめます。
「Bentoをビルドしてコンテナ化する」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。
Bentoとは
Bentoは、BentoMLが構築するデプロイ可能なバンドルです。サービスのコード、モデル、正確な依存関係を1つのアーカイブにまとめます。📦
bentofile
ビルドの内容はbentofile.yamlに記述します。サービスのエントリーポイントを指定し、含めるものを一覧にします。
service: "service:svc"ファイルを含める
バンドルに含めるソースファイルをBentoMLに指定します。includeキーではglobを使用できるため、必要なコードだけをパッケージに含められます。
include:
- "*.py"Pythonパッケージを固定する
依存関係はbentofileに直接記述します。pythonの下にパッケージを一覧すると、ビルド時に解決されてバンドルに含まれます。
python:
packages:
- scikit-learnBentoをビルドする
1つのコマンドですべてを組み立てられます。bentoml buildがbentofileを読み込み、バージョン付きのBentoをストアに生成します。
bentoml buildBentoを一覧表示する
ビルド済みのBentoはモデルと並んで表示されます。bentoml listを実行すると、それぞれの名前とバージョンタグを確認できます。
bentoml listコンテナ化する理由
Bentoだけではランタイムが必要です。BentoをDockerイメージに変換すると、どのマシンやクラウドでも同じように実行できます。🐳
1つのコマンドでイメージを作る
BentoMLがDockerfileを自動生成します。bentoml containerizeにBentoのタグを渡すと、すぐに実行できるイメージがビルドされます。
bentoml containerize iris_classifier:latestコンテナを実行する
これで通常のイメージとして扱えます。docker runで起動し、ポートをマッピングして内部のサービスにリクエストが届くようにします。
docker run -p 3000:3000 iris_classifier:latestどこへでもデプロイする
このイメージがデプロイ可能なアーティファクトです。registryにプッシュすれば、任意のクラウドランタイムやKubernetesクラスターから取得してサービスを提供できます。🚀
Dockerのベースイメージを設定する
イメージの下で使用するランタイムを制御できます。bentofileのdockerセクションで、Pythonのバージョンやベースイメージを選択できます。
docker:
python_version: "3.11"確認問題
bentoml buildを実行してBentoを取得しました。bentoml containerizeは、それに何を追加しますか？
まとめ
bentofileを定義し、bentoml buildを実行してコードと依存関係をまとめ、さらにコンテナ化して、どのクラウドにもデプロイできるDockerイメージにしました。最初から最後まで完成です！🙌
AI チューターと学ぶ Python — 無料
ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。
- コース
- 30
- レッスン
- 120
よくある質問
「Bentoをビルドしてコンテナ化する」レッスンは無料ですか？
はい。「Bentoをビルドしてコンテナ化する」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「Bentoをビルドしてコンテナ化する」で何を学びますか？
コード、モデル、依存関係をデプロイ可能なBentoにまとめます。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。
「Bentoをビルドしてコンテナ化する」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- モデルをBento Storeに保存する
- サービスとそのAPIを定義する
- 適応型マイクロバッチ処理を有効にする
- Bentoをビルドしてコンテナ化する