Instalando o Docker Desktop
Para começar, é necessário instalar o Docker Desktop em seu computador, seguindo o tutorial oficial do Docker. No caso dos Macs com chip Apple Silicon, é necessário instalar o Rosetta 2, um emulador que permite executar aplicativos baseados em Intel em dispositivos Apple Silicon.
Criando um Ambiente de Docker
Depois de instalar o Docker, você pode criar um ambiente de Docker para executar seus modelos de aprendizado de máquina. Isso envolve criar um Dockerfile que defina um ambiente virtual e instale as bibliotecas necessárias, como NumPy e scikit-learn. Em seguida, você pode construir um contêiner Docker com o comando “docker build” e executá-lo com o comando “docker compose up”.
Personalizando o Ambiente de Docker
Você também pode personalizar o arquivo de composição do Docker para usar Jupyter Notebook ou Jupyter Lab. Além disso, você pode acessar o contêiner a partir de uma rede local. Isso permite maior flexibilidade e segurança ao desenvolver e executar modelos de aprendizado de máquina.
Suporte ao MPS no Mac
É importante notar que, quando se usa o Docker em um produto Apple com chip M1 ou M2, o sistema operacional se torna Linux, o que pode causar problemas com o MPS (Metal Performance Shader) e impedir que ele funcione corretamente. Portanto, é recomendável usar CPUs dentro do Docker para tarefas de aprendizado de máquina, especialmente para modelos menores. No entanto, para modelos maiores, é sugerido usar Mac OS X, Colab, Colab Pro ou um servidor Linux/Windows para treinamento mais rápido.
Vantagens do Docker para Aprendizado de Máquina
O Docker oferece uma série de vantagens para o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Ele permite criar um ambiente de desenvolvimento isolado, o que significa que você pode utilizar o hardware de forma mais eficiente. Além disso, o Docker é uma ferramenta muito flexível que permite executar modelos de aprendizado de máquina em qualquer ambiente ou sistema operacional.
Conclusão
Em resumo, o Docker é uma ferramenta poderosa para executar modelos de aprendizado de máquina em qualquer ambiente ou sistema operacional. Com o Docker, você pode criar um ambiente virtual que possa executar bibliotecas de aprendizado de máquina como scikit-learn e pandas, independentemente do sistema operacional. Além disso, o Docker oferece uma série de vantagens, incluindo isolamento do ambiente de desenvolvimento e flexibilidade em relação ao hardware.