論文の概要: Studying the Practices of Deploying Machine Learning Projects on Docker

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00699v1
• Date: Wed, 1 Jun 2022 18:13:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 15:01:23.136946
• Title: Studying the Practices of Deploying Machine Learning Projects on Docker
• Title（参考訳）: dockerに機械学習プロジェクトをデプロイするプラクティスを学ぶ
• Authors: Moses Openja, Forough Majidi, Foutse Khomh, Bhagya Chembakottu, Heng Li
• Abstract要約: Dockerはコンテナ化サービスであり、Webサイト、データベース、アプリケーションのAPI、機械学習(ML)モデルを数行のコードで簡単にデプロイできる。 私たちは、MLベースのプロジェクトのデプロイにDockerがどのように使用されているのかを理解するために、探索的な調査を実施しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.979005459305117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Docker is a containerization service that allows for convenient deployment of websites, databases, applications' APIs, and machine learning (ML) models with a few lines of code. Studies have recently explored the use of Docker for deploying general software projects with no specific focus on how Docker is used to deploy ML-based projects. In this study, we conducted an exploratory study to understand how Docker is being used to deploy ML-based projects. As the initial step, we examined the categories of ML-based projects that use Docker. We then examined why and how these projects use Docker, and the characteristics of the resulting Docker images. Our results indicate that six categories of ML-based projects use Docker for deployment, including ML Applications, MLOps/ AIOps, Toolkits, DL Frameworks, Models, and Documentation. We derived the taxonomy of 21 major categories representing the purposes of using Docker, including those specific to models such as model management tasks (e.g., testing, training). We then showed that ML engineers use Docker images mostly to help with the platform portability, such as transferring the software across the operating systems, runtimes such as GPU, and language constraints. However, we also found that more resources may be required to run the Docker images for building ML-based software projects due to the large number of files contained in the image layers with deeply nested directories. We hope to shed light on the emerging practices of deploying ML software projects using containers and highlight aspects that should be improved.
• Abstract（参考訳）: Dockerはコンテナ化サービスであり、Webサイト、データベース、アプリケーションのAPI、機械学習(ML)モデルを数行のコードで簡単にデプロイできる。 研究は先頃、MLベースのプロジェクトのデプロイ方法に特に重点を置いていない、一般的なソフトウェアプロジェクトのデプロイにおけるDockerの使用について調査した。 本研究では,DockerがMLベースのプロジェクトのデプロイにどのように使用されているのかを理解するために,探索的研究を行った。 最初のステップとして、Dockerを使用するMLベースのプロジェクトのカテゴリを調査した。 そして、これらのプロジェクトがDockerを使う理由と方法、そして結果のDockerイメージの特徴を調べました。 MLベースのプロジェクトの6つのカテゴリでは、MLアプリケーション、MLOps/AIOps、ツールキット、DLフレームワーク、モデル、ドキュメントなど、デプロイにDockerを使用しています。 私たちは、モデル管理タスク(テスト、トレーニングなど)など、モデル固有のものを含む、Dockerの使用目的を表す21の主要なカテゴリの分類を導出しました。 そして、MLエンジニアが主にDockerイメージを使用して、OS間でソフトウェアを転送する、GPUなどのランタイム、言語制約などのプラットフォーム移植性を支援することを示した。 しかし、イメージレイヤに含まれる大量のファイルが、深くネストされたディレクトリを含むため、MLベースのソフトウェアプロジェクトを構築するためにDockerイメージを実行するために、より多くのリソースが必要であることもわかりました。 MLソフトウェアプロジェクトをコンテナを使ってデプロイする新たなプラクティスに光を当てて、改善すべき側面を強調したいと思っています。

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