Вопрос проверяет практический опыт контейнеризации ML-моделей и понимание инфраструктурных рисков.
Основные сложности связаны с зависимостями, размером образов и ресурсами. ML-модели часто требуют специфичных версий библиотек и драйверов. Контейнеры с GPU сложнее в настройке и отладке. Также возникают проблемы с памятью и временем старта. Все это усложняет эксплуатацию в продакшене.
Контейнеризация ML-моделей упрощает деплой, но добавляет собственные сложности.
Определение:
Контейнер — это изолированная среда выполнения приложения с зафиксированными зависимостями.
Основные проблемы:
Зависимости и совместимость
Конфликты версий CUDA, cuDNN, ML-библиотек
Жесткая привязка к базовому образу
Размер Docker-образов
Образы могут весить несколько гигабайт
Медленный pull и deploy
Управление ресурсами
Ограничения по RAM и GPU
OOM при неправильных лимитах
Долгий cold start
Загрузка модели в память
Инициализация runtime
Сложность отладки
Ошибки проявляются только в контейнере
Ограниченный доступ к runtime-среде
Краткий вывод:
Запуск моделей в контейнерах требует аккуратной работы с зависимостями, ресурсами и образом, иначе стабильность продакшена быстро падает.
