Некоторые преимущества использования Docker для развёртывания моделей машинного обучения:

• Согласованность и воспроизводимость. 1 Весь проект с кодом, зависимостями и средой упаковывается в один контейнер. 1 Это гарантирует согласованное выполнение в разных машинах и средах без проблем с совместимостью и контролем версий. 1
• Простота развёртывания в разных средах. 1 Проект развёртывается с минимальной конфигурацией, без проблем зависимостей или совместимости. 1
• Скорость. 1 Лёгкие контейнеры Docker запускаются быстро, поэтому код выполняется и тестируется намного скорее, чем традиционными методами. 1
• Совместная работа команды над одним проектом. 1 Он упаковывается в контейнер с одной для всех рабочей средой, чем упрощается обмен кодом и воспроизведение результатов. 1

Некоторые преимущества использования Kubernetes для развёртывания моделей машинного обучения:

• Автоматизация развёртывания, масштабирования и управления. 2 Для ML-моделей это означает возможность обработки пиковых нагрузок, отказоустойчивость и эффективное использование ресурсов. 2
• Обособленное рабочее окружение. 3 У каждой ML-модели должно быть окружение — модули, библиотеки и другие. 3 В Kubernetes можно запускать модели на нодах с предустановленными версиями драйверов, притом делать это автоматически. 3
• Наличие инструментов для ML-экспериментов. 3 За обучение, сравнение и выбор оптимальных моделей отвечает Kubeflow — платформа машинного обучения, запускающая ML-конвейеры в кластерах Kubernetes. 3
• Автомасштабирование. 3 Kubernetes может автоматически регулировать число используемых ресурсов в зависимости от рабочих нагрузок. 3