- AIワークロードの最大の課題は、ドライバーやランタイム、ライブラリ、その他の依存関係の取り扱い。
- AIプロジェクトやアプリには依存関係の競合がある可能性があり、異なるOSが必要なパッケージをサポートしていないことがある。
- コンテナ化することで、特定のタスクに特化した構成済みのイメージを構築し、一貫して繰り返し展開できる。
- コンテナはお互いにほとんど隔離されているため、異なるソフトウェアスタックを持つアプリを同時に実行できる。
- コンテナ環境を使用すると、AIワークロードの開発と展開を支援する様々な方法がある。
考察: コンテナ化はAIワークロードの管理を簡素化し、環境の再現性を高めるための有用な手法である。異なるソフトウェアスタックを持つアプリを同時に実行できる柔軟性も魅力的だ。
元記事: https://www.theregister.com/2024/07/07/containerize_ai_apps/