[Day 28] - 預測服務 🚀 (下) | Rust x Docker 部署鋼鐵草泥馬 🦙🦀

15th鐵人賽 rust mlops llama docker

chihying

2023-10-13 17:48:38

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今日份 Ferris

今天要使用 Docker 把先前的專案容器化啦，畫圖的時候畫出鯨魚 (海豚？) 螃蟹，有夠可愛哈哈哈

部署機器學習應用

🏮 今天要部署的專案包含最終的 Dockerfile 都可以在 GitHub 找到。

在昨天的內容中，我們談到了以 ML 系統設計的角度怎麼處理要進入產品環境的機器學習模型。
而在實作先前的專案時，其實已經依照這個思路去考量了軟、硬體的需求，包含了如何挑選與使用量化模型 ([Day 15] - 鋼鐵草泥馬 🦙 LLM chatbot 🤖 (6/10)｜GGML 量化 LLaMa)。

然而，在專案的最後 [Day 19] - 鋼鐵草泥馬 🦙 LLM chatbot 🤖 (10/10)｜結論及展望只有粗略的提到部署 Rust 應用程式的過程不會很複雜。
所以今天我們就要實際走過這個流程，讓鋼鐵草泥馬 🦙 真正的飛上雲端！

🚨 這裡不會介紹 Docker 是什麼以及該怎麼操作，只會走過必要的步驟並搭配相對應的解說。
如果想完整學習 Docker 的話，推薦 Learn Docker in a Month of Lunches

docker init

要將專案變成映像檔的關鍵角色是 Dockerfile，但如果不是天天都在寫，我想八成的孩子會忘記語法。
真是拿你沒辦法，還好 Docker A 夢都幫我們準備好了 (請下 BGM～)，docker init！

直接在專案資料夾中執行 docker init 就可以開始生成需要的檔案：

這裡的答案分別是 Rust → 1.75.0-nightly → 3000
注意，Docker Desktop 的版本要大於 4.21 才會支援 Rust。

可以看到只需要回答幾個問題 (大部分都是自動偵測)，不到 10 秒就能為專案初始化以下檔案：

.dockerignore
Dockerfile
compose.yaml

Dockerfile

雖然自動生成 Dockerfile 很快很方便，但我們還是需要做一些修改讓它適用於我們的專案。
fasssst

以下是修改後的 Dockerfile，每個指令的說明已經註解在上面了：

# App 名稱
ARG APP_NAME=iron_llama
# 要複製進最終映像檔的模型名稱
ARG MODEL_NAME=Taiwan-LLaMa-13b-1.0.ggmlv3.q2_K.bin

# 建置階段，使用 Rust 每夜版
FROM rustlang/rust:nightly-bookworm-slim as build
ARG APP_NAME

# 指定工作位址並將所有東西複製到容器中
WORKDIR /app
COPY . .

# 安裝需要的工具
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y pkg-config openssl libssl-dev curl

# 加上 WASM target
RUN rustup target add wasm32-unknown-unknown

# 安裝 cargo-binstall, 這可以使安裝其它 cargo 擴充套件如 cargo-leptos 更容易
RUN wget https://github.com/cargo-bins/cargo-binstall/releases/latest/download/cargo-binstall-x86_64-unknown-linux-musl.tgz
RUN tar -xvf cargo-binstall-x86_64-unknown-linux-musl.tgz
RUN cp cargo-binstall /usr/local/cargo/bin
# 安裝 cargo-leptos
RUN cargo binstall cargo-leptos -y

# 建置 app
RUN cargo leptos build --release -vv

# 最終階段
FROM rustlang/rust:nightly-bookworm-slim as final
ARG APP_NAME
ARG MODEL_NAME

RUN apt-get update && apt-get install -y openssl

WORKDIR /app
# 把模型複製到 model
COPY --from=build /app/$MODEL_NAME model
# 把伺服器的二進制檔複製到 server 
COPY --from=build /app/target/server/release/$APP_NAME server
# 把 包含了 JS/WASM/CSS, etc. 的 /target/site 複製過來
COPY --from=build /app/target/site target/site

# 設定環境變數
ENV MODEL_PATH="/app/model"
ENV LEPTOS_SITE_ADDR="0.0.0.0:3000"

# 設定使用者
ARG UID=10001
RUN adduser \
    --disabled-password \
    --gecos "" \
    --home "/nonexistent" \
    --shell "/sbin/nologin" \
    --no-create-home \
    --uid "${UID}" \
    appuser

# 更改權限
RUN chown -R appuser:appuser /app
RUN chmod -R 755 /app

# 切換使用者
USER appuser

# 暴露端口
EXPOSE 3000

# 跑起來！
CMD ["/app/server"]

由於需要經歷多個階段的命令才能完成映像檔的製作，所以上面的 Dockerfile 又被稱為 多階段 Dockerfile。
其中最重要的指令如下：

使用 FROM 命令指定基底映像檔，並使用 AS 參數為階段命名。
使用 COPY 命令搭配 --from 參數複製先前階段的檔案和目錄。
雖然每個階段都是獨立執行，但這麼做 Docker 就知道要從先前階段而非從本機複製。

而這個 Dockerfile 的輸出為 最終階段 (final) 所產出的 Docker 映像檔！
使用多階段 Dockerfile 具有以下優點：

可以使應用程式具有可移植性，Docker 讓我們能夠在任何地方的容器中執行該應用程式，甚至可以在任何作業系統底下建置該應用程式。
可以減少 Docker 映像檔的大小，因為最終階段只會包含應用程式在執行階段所需的檔案。
可以簡化開發人員的環境設定，因為建置工具都集中在 Docker 映像檔中。

而且再複雜的應用程式都可以使用這個流程用 Dockerfile 建置，各階段的目的整理如下：

建置階段：先安裝建置應用程式所需的工具，然後再編譯程式碼。
測試階段 (此處省略)：從建置階段複製已編譯好的二進位檔進行單元測試。
最終階段：複製成功完成測試的編譯檔案。

這個 Dockerfile 唯一需要注意的就是基礎映像檔使用的是每夜版，它位於 docker hub 的 rustlang/rust，而非 docker init 所生成指向 rust 官方儲存庫的 rust:1.75.0-nightly-slim-bullseye (這個 tag 不存在)！

建立映像檔

建立映像檔就很簡單了，只需要執行：

docker compose up --build

就能讓應用程式跑起來！

上雲！

由於雲端平台並非這次系列文的主軸，所以這裡用最單純 (傻瓜) 的方法，把所有東西都帶上 AWS EC2 後直接 docker compose up
但這樣也可以透過 Public IPv4 DNS 的 3000 端口存取到我們的應用程式 (因為用的是算力很低的 instance 所以就不等模型回答了😴，但也代表如果使用更好的硬體也能得到更好的體驗🥳)：
demo
而我們也可以把映像檔傳到 AWS ECR，來將容器部署到 AWS ECS 等服務，重點在於使用 Docker 我們可以很輕鬆的部署由 Rust 建構的應用程式，而我們可以得到所有 Rust 提供的好處。