Abstract: Docker コンテナは、現代の人工知能(AI)および機械学習(ML)ワークフローの基礎となるものであるが、典型的な ML イメージの大きさはしばしば大きなスタートアップ遅延を引き起こし、その多くは冷たいスタート時に画像の引っ張りから生じるものである。この記事では、スタートアップ遅延を削減するための実践的な戦略を、より単純な調整からより高度なオプションへと提示します。私たちは、不必要な依存性を排除し、画像のサイズを減らすために複数の段階の構築を採用するなどの画像レベルの最適化から始まります。その後、インフラストラクチャベースの改善を調査し、Seekable OCI (SOCI) に特に焦点を当て 導入 Docker コンテナは、モダンなソフトウェアのデプロイに不可欠となり、多様な環境で一貫性を維持する能力があるためです。人工知能(AI)と機械学習(ML)では、コンテナ化は、フレームワーク、GPU ドライバー、カスタム依存性、訓練および推論パイプラインに必要なランタイム環境をカプセル化します。 Amazon SageMaker StudioなどのクラウドベースのAIプラットフォームは、実験と展開のための安定した環境を作成するためにドッカー化されたインフラストラクチャに大きく依存しています。これらの画像は、データサイエンスツールキット、CUDA、分散型トレーニングライブラリ、およびノートブックインターフェイスをバンドルしているため、通常は大きい(しばしば数ギガバイト)です。 この遅延の重要な部分(しばしばネットワーク帯域幅と画像サイズに応じて30〜60%)は、コンテナ画像をレジストリからコンピュータインスタンスに引っ張ることに由来します。 この記事では、画像最適化からインフラレベルのソリューションまで、この遅延を軽減し、対応能力を向上させるためのいくつかのテクニックを検討します。 コンテナの起動遅延を減らすための戦略 下記の戦略は、小さなイメージに焦点を当てた変更から、より広範なインフラストラクチャとワークロードレベルの改善に進む。 1.コンテナイメージの最適化 コンテナの起動遅延を減らす最も手頃かつコスト効率の良い方法は、画像のサイズを減らすことです. より小さい画像はより速く引っ張り、より速く起動し、ストレージを減らすことができます. このプロセスは通常、あなたのエンジニアやデータサイエンティストが必要とする実際のツールや依存性を評価することから始まります. 大型ML画像(オープンソースのSageMakerディストリビューション画像など)には、多くのフレームワーク、バージョン、およびワークフローをカバーする幅広いツールセットが含まれます。実際には、ほとんどのチームはこれらのツールのサブセットのみを使用しています。 いくつかの実践的なアプローチには、以下が含まれます。 
 
 
 より薄いベースイメージを選択する: 完全な Ubuntu ベースの代わりに、チームは、GPU サポートが必要な場合に、最小限の Debian、Ubuntu-minimal、または最適化された CUDA ベースを使用できます。 大きなアーティファクトを埋め込むのを避ける: モデル重量、データセット、およびコンパイルされたオブジェクトは、画像にかなりの量を追加します。 わずかな削減でも、特にコンテナが頻繁に作成される環境では、起動遅延を大幅に減らすことができます。 2. Runtime Configuration and Infrastructure Improvements (ランタイム設定とインフラストラクチャの改善) 画像の最適化は、転送されるデータの量を減らすことに焦点を当てていますが、次のレベルの最適化は、ランタイムで画像をロードして処理する方法を改善します。 2.1 インフラルートの効率化 コンテナの引っ張りは、効率の低いネットワークパスやトラフィックのブロックの原因で遅くなることがあります。 
 
 
 
 VPC エンドポイント(Amazon ECR の場合など)を使用して、ネットワークホップの数を減らす 同一地域内でコンテナ引き出しが発生することを確保する。 コンピュータとレジストリの間の遅延が高い場合のプライベートレジストリまたはエッジキャッシュの使用 これらの調整は一貫性を向上させ、変数を減らすが、このカテゴリにおける最も重要な改善は、しばしばSeekable OCI(SOCI)を使用することである。 2.2 Seekable OCI (SOCI): Lazy-Loading Container Images (検索可能なOCI) コンテナを起動するための別の方法を導入します。起動前に全体の画像を引っ張るのではなく、SOCIはコンテナの実行時間をコンテナを起動するために必要な基本的なメタデータと最低限のレイヤーセットのみを引っ張ることを可能にします。 AWSのSOCI Snapshotter AWSのSOCI Snapshotter このテクニックは、感知されたスタートアップの遅延を劇的に削減します。 
 
 
 Amazon Fargateの顧客が40～50%速くスタート SageMaker Unified Studio および SageMaker AI 環境は、コンテナの起動時間を 40 ～ 70% 削減します。 この戦略は特にAI/ML ワークロードに有効で、インストール時にすぐに必要とされない大きなライブラリを含む画像では、SOCI は未使用のレイヤーのダウンロードを遅らせることによって、全体的なワークフローを変更せずにより速い対応時間を可能にします。 迅速な自動スケーリングやインタラクティブなノートブック環境に依存する組織にとって、SOCIはインフラレベルの戦略の中で最も高い影響力/努力比率を提供します。 3.LATENCE OFFLOADING 最も複雑なアプローチは、画像の引っ張り遅延を顧客の実行パスから移すことによって完全に回避することです.Instead of optimizing the pull or minimizing the data size, latency offloading focuses on ensuring that customers never experience cold starts.画像の引っ張り遅延は、顧客が冷たいスタートを経験しないようにすることに集中しています。 これは、予備加熱コンピュータ環境と予備引き出し画像を通じて達成できます。 3.1 熱いコンピュータインスタンス このテクニックでは、サービスプロバイダーは既に実行され、ユーザーのワークロードをサービスする準備ができている「ホット」インスタンスのプールを維持します。 ユーザーまたはタスクリクエストが計算するとき、システムは新しいインスタンスを提供する代わりにホットインスタンスを割り当てます。 ホットプールは、多くの管理サービスに存在します: 
 
 
 
 AWS EC2 Auto Scaling ホットプール Google Cloud Managed Instance Group (MIG) Warm Pools(グーグル・クラウド・マネージド・インスタンス・グループ) コンテナオーケストラ (ECS Services with minTasks, Kubernetes Deployments with replicas) これらのプールは、運用上のニーズに応じて、様々なレベルの準備状態でコンテナまたはインスタンスを準備できる。 3.3 コンテナのイメージ ほとんどの顧客が共有された共通の画像に依存している場合、ホットプールインスタンスは、その画像をプレトルに設定することもできます。ユーザーに割り当てられた場合、インスタンスはすでに実行され、必要な画像はローカルにキャッシュされます。 これらのアプローチは、さまざまなコンテナ環境(2021年)のパフォーマンス分析に関するGillam, L. and Porter, B.の研究で詳細に説明されています。 遅延ダウンロードは、コンピューティング容量、オーケストレーションロジック、無駄なリソースを含むオペレーティングコストを伴いますが、ユーザー体験やスピードスケーリングが最優先されているシステムでは、利益はしばしばコストを上回ります。 結論 コンテナの起動遅延は、AI/ML ワークフローを大幅に遅らせ、インタラクティブな環境でのユーザー体験を悪化させることができます。画像の引っ張り時間が頻繁にこの遅延を支配する一方で、組織は問題を解決し緩和するためのソリューションの範囲から選択することができます。 画像最適化などの低労力アプローチは、わずかなオペレーティングオーバーヘッドで迅速な勝利を提供します。インフラの改善は、特にSOCIのようなテクノロジを通じて、重要な建築変更を必要とせずに大幅な遅延削減を可能にします。 すべての戦略がすべての環境に適しているわけではありません。遅延がミッションに重要ではない企業にとって、温かいプールを維持することは、運用コストを正当化するものではありませんが、リアルタイムのAI機能、インタラクティブなノートブック、またはダイナミックにスケールされたマイクロサービスを提供する企業は、これらのテクニックを実装することでユーザーの満足度を大幅に向上させることができます。 最終的に、コンテナのスタートアップを加速することは、パフォーマンスを向上させるだけでなく、開発者の効率性を高め、ユーザー体験を向上させ、現代のAI駆動システムの反応性を強化します。 References: 
 
 
 
 
 
 
 A. Kambar. (2023). Docker Image Pull Time を 80% で削減する方法: より速い CI/CD のための実践的なガイド メディア. https://medium.com/@kakamber07/how-to-reduce-docker-image-pull-time-by-80-a-practical-guide-for-faster-ci-cd-00a690d71bf0 アマゾン SageMaker スタジオ. https://aws.amazon.com/sagemaker/unified-studio/ AWS(2023) AWS Fargateは、Seekable OCIを使用してより高速なコンテナスタートアップを可能にします。 https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-fargate-enables-faster-container-startup-using-seekable-oci/ AWS. (n.d.). SageMaker ディストリビューション. https://github.com/aws/sagemaker-distribution AWS Labs. (n.d.). SOCI Snapshotter. https://github.com/awslabs/soci-snapshotter Gillam, L., & Porter, B. (2021). Warm-Started vs. Cold Containers: Performance Analysis in Container-Orchestrated Environments. Proceedings of the 14th IEEE/ACM International Conference on Utility and Cloud Computing. コンテナオーケストラ環境におけるパフォーマンス分析。 
 
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Docker コンテナの起動遅延を減らす: AI/ML ワークフローを高速化するための実践的な戦略

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