Docker コミュニティの人々が Docker を活用してイノベーションを推進する方法について学び、共有することは、常にエキサイティングです。 Docker を使用して開発を加速し、デプロイを簡素化する多くの興味深い AI/ML ソリューションについて学習しています。
このブログ投稿では Prometeo.ai、Saul MartinがDockerを活用して機械学習モデルをデプロイおよび管理し、開発者がさまざまな暗号通貨の感情分析のためにインフラストラクチャ/デプロイ管理ではなくイノベーションに集中してトレーダーに洞察を提供できるようにする方法を共有しています。
不安定で迅速なことで有名なデジタル資産市場は、そのスピードに追いつき、リアルタイムの洞察を提供できるツールを必要としています。 これらのツールの最前線には Prometeo.ai があります。 Dockerの力を利用して、洗練された高頻度の感情分析プラットフォームを構築しました。 このツールは、暗号通貨市場を動かす感情の奔流をふるいにかけ、ヘッジファンドや金融機関にとって貴重なリソースである上位100資産のリアルタイムの感情を提供します。
プロメテオ.aiズ Docker のコンテナー化機能を活用することで、複雑な機械学習モデルを簡単にデプロイおよび管理できるようになり、最新の堅牢でスケーラブルなアーキテクチャの一例となります。
このブログ投稿では、Prometeo.ai が感情分析ツールにDockerをどのように利用しているかを掘り下げ、データ収集、機械学習モデルの実装、ストレージ、およびデプロイプロセスの重要な側面に焦点を当てます。 この探索により、Docker が機械学習アプリケーションのデプロイをどのように変革できるかを明確に理解し、Prometeo.ai という形式でケース スタディを提示します。
データの収集と処理: Docker による高頻度の感情分析
プロメテオ.aiズ 包括的な感情分析機能は、俊敏でほぼリアルタイムのデータ収集と処理インフラストラクチャにかかっています。 このフレームワークは、さまざまなプラットフォームから幅広いセンチメント データをキャプチャ、強化、公開します。
- ストリーム/データアクセス:サイロ化されたDockerコンテナでホストされている暗号通貨関連のディスカッションのリアルタイムハーベスティングを任務とするプラットフォーム固有のデータパイプライン。
- トークン化と感情分析:収集されたデータはトークン化され、各コンテンツが分析に適した形式に変換されます。内部の感情分析 API は、このトークン化されたデータをさらに強化し、生の情報から感情属性を推測します。
- 公開: エンリッチされたセンチメント データは収集から 1 分以内に公開され、ユーザーのほぼリアルタイムの分析情報を容易にします。 データ ソースからコンテンツを使用できない期間中、システムは空のディクショナリを生成して公開します。
これらの操作はすべてDockerコンテナ内で発生し、高頻度のデータ操作を管理するために必要なスケーラビリティ、分離、およびリソース効率を保証します。
効率的なデータストレージのために、Prometeo.ai は以下に依存しています。
- NoSQL データベース: DynamoDB は、分レベルのセンチメント集計を保存するために使用されます。 主キーは、時間範囲クエリに基づいてデータにすばやくアクセスできるように定義されています。 これらの集計は、ユーザーにリアルタイムの分析情報を提供し、時間単位および日単位の集計計算に不可欠です。
- オブジェクトストレージ: モデルの再トレーニングとデータバックアップの目的で、生コンテンツを含む生データはバッチでエクスポートされ、Amazon S3バケットに保存されます。 この堅牢なストレージメカニズムにより、データの耐久性が確保され、データの整合性を維持するのに役立ちます。
- リレーショナルデータベース:リンク、ティッカー、ID、説明など、さまざまなアセットに関連するメタデータはPostgreSQLでホストされます。 これにより、アセットメタデータのリレーショナル構造が提供され、必要に応じてアクセス可能で構造化されたアクセスが促進されます。
自然言語処理モデル
Prometeo.ai は、トランスフォーマー (BERT) モデルの 2 つの双方向エンコーダー表現を利用しており、どちらも自然言語処理 (NLP) 用の Docker 環境内で動作します。 次のモデルでは、手動でラベル付けされた 50k のツイートの社内データセットで微調整された複数ラベル分類パイプラインを実行します。
- proSENTモデル:このモデルは、28のユニークな感情感情を特定することを専門としています。 包括的な言語理解は、150万を超える一意の暗号通貨関連のソーシャルメディア投稿のコーパスに関するトレーニングによるものです。
- proCRYPTモデル:このモデルは、暗号センチメント分析用に微調整されており、センチメントを強気、弱気、または中立に分類します。 デプロイメント・アーキテクチャーは、これら両方のモデルを FastAPI サーバーとともに Docker コンテナー内にカプセル化します。 この内部 API は、推論を実行するための導管として機能します。
シームレスで効率的なビルドプロセスを確保するために、Hugging Faceのモデルハブを使用してモデルを保存します。 モデルとそのバイナリ ファイルは、Docker コンテナーのビルド フェーズ中に Hugging Face から直接取得されます。 このアプローチでは、実行時にモデルをダウンロードすることで Docker コンテナーを無駄なく保ち、ビルド プロセスを最適化し、アプリケーションの全体的な運用効率に貢献します。
配備
プロメテオ.aiズ デプロイパイプラインは、GitHub アクション、AWS CodeDeploy、およびアクセラレーテッドコンピューティングインスタンスで構成されています。 このパイプラインは、アプリケーションの更新とリソース割り当てを効率的に処理するための一貫したシステムを形成します。
- GitHub アクション: パイプラインの開始には、運用ブランチへの変更のプッシュ時に新しいデプロイを自律的に開始するようにプログラムされた GitHub アクションが採用されます。 この手続き型設計により、アプリケーションは最新の精査されたコードバージョンで継続的に動作します。
- AWS CodeDeploy: 後続のフェーズには AWS CodeDeploy が含まれ、GitHub Actions が正常にコンパイルされ、Docker イメージが Elastic Container Registry (ECR) に転送されるとトリガーされます。CodeDeploy は、この更新された Docker イメージを GPU 最適化インスタンスに自動的にデプロイする役割を担います。 この堅牢なオーケストレーションにより、スムーズなロールアウトが保証され、必要に応じて信頼性の高いロールバック計画が確立されます。
- アクセラレーテッド コンピューティング: Prometeo は、NVIDIA Tesla GPU を活用して、複雑な BERT モデルの実行に必要な計算能力を実現しています。 これらのGPU最適化インスタンスは、NVIDIA-CUDA Dockerイメージの互換性に合わせて調整されているため、GPUアクセラレーションが容易になり、処理と分析の段階が大幅に短縮されます。
以下は、インスタンスの GPU 機能を活用するための設定を示すスニペットです。
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
capabilities: [gpu]
イメージは、nvidia-smi を実行した後の CUDA バージョンと同じバージョンである必要があることに注意してください。
FROM nvidia/cuda:12.1.0-base-ubuntu20.04
変動する負荷条件下で最適なパフォーマンスを維持するために、自動スケーリング メカニズムが組み込まれています。 このソリューションは、CPU 使用率を永続的に監視し、負荷に応じてインスタンス数を動的にスケールアップまたはスケールダウンします。 これにより、アプリケーションは常に適切なリソースにアクセスして効率的に実行できます。
結論
Dockerのコンテナ化機能とNVIDIA-CUDAイメージとの互換性を活用することで、Prometeo.ai デジタルアセットドメインでの集中的なリアルタイムの感情分析を正常に管理します。 この戦略におけるDockerの役割は極めて重要であり、リソースの最適化と他のサービスとのシームレスな統合を可能にする環境を提供します。
プロメテオ.aiズ 実装は、高度な計算タスクを処理するDockerの可能性を示しています。 GPU に最適化されたインスタンスとクラウドベースのサービスを使用した Docker のオーケストレーションは、高頻度でほぼリアルタイムのデータ分析のためのスケーラブルで効率的なインフラストラクチャを示します。
AI / MLワークフローにおけるDockerに関する興味深いユースケースやストーリーはありますか? 私たちはあなた から聞いて 、多分あなたの話を共有したいです。
さらに詳しく
- Docker デスクトップの最新リリースを入手します。
- 次のものに投票してください! 公開ロードマップをご覧ください。
- 質問がありますか? Docker コミュニティがお手伝いします。
- ドッカーは初めてですか? 始めましょう。