Docker Containers voor AI-deployment: Een Praktische Gids

Introductie

Het deployen van AI-modellen in productie is fundamenteel anders dan het draaien van een experiment in een Jupyter notebook. In productie moet je model betrouwbaar, schaalbaar en reproduceerbaar zijn. Docker containers bieden precies dat: een gestandaardiseerde manier om AI-applicaties te verpakken en te draaien, ongeacht de onderliggende infrastructuur.

In dit artikel leggen we uit waarom Docker de standaard is geworden voor AI-deployment, hoe je een AI-model in een container zet en welke best practices OpenClaw toepast om chatbot-services betrouwbaar te draaien op schaal.

Waarom Docker voor AI?

AI-modellen hebben complexe afhankelijkheden: specifieke versies van Python, CUDA-drivers voor GPU-ondersteuning, ML-frameworks zoals PyTorch of TensorFlow, en tientallen bibliotheken die exact op elkaar afgestemd moeten zijn. Het klassieke probleem "het werkt op mijn machine" is bij AI-projecten extra pijnlijk omdat zelfs kleine versieverschillen tot afwijkende resultaten kunnen leiden.

Docker lost dit op door de volledige runtime-omgeving te bundelen in een image. Alles wat het model nodig heeft, van het besturingssysteem tot de specifieke Python-packages, zit in de container. Dit garandeert dat het model in productie exact hetzelfde gedrag vertoont als in de testomgeving.

Daarnaast maakt Docker het eenvoudig om meerdere modellen naast elkaar te draaien, elk in hun eigen geïsoleerde omgeving. Bij OpenClaw draaien we verschillende modellen voor verschillende klanten, elk met hun eigen versie en configuratie, zonder dat ze elkaar beïnvloeden.

Een AI-model in een Container: De Basisstructuur

Een typische Dockerfile voor een AI-service begint met een base image dat al de benodigde ML-frameworks bevat, bijvoorbeeld nvidia/cuda voor GPU-support of python:3.11-slim voor CPU-only inference. Vervolgens installeer je de applicatie-afhankelijkheden via pip of conda en kopieer je het model en de applicatiecode naar de container.

De entrypoint is meestal een webserver zoals FastAPI of Flask die een REST-endpoint biedt voor inference-requests. Bij OpenClaw gebruiken we FastAPI vanwege de async-ondersteuning, wat cruciaal is wanneer meerdere gebruikers tegelijkertijd een chatbot bevragen. De container exposed een enkele poort en is klaar om achter een load balancer te draaien.

Best Practices voor Productie

Multi-stage builds zijn essentieel om de image-grootte beheersbaar te houden. Train-dependencies en build-tools hoeven niet in het productie-image. Een goed geoptimaliseerd inference-image is vaak 60 tot 70 procent kleiner dan een naïeve build, wat de deploy-tijd aanzienlijk verkort.

Health checks zijn cruciaal voor AI-containers. Een container die draait maar waarvan het model niet correct is geladen, is erger dan een container die niet start. Implementeer een /health endpoint dat niet alleen de HTTP-status controleert, maar ook een simpele inference-test uitvoert om te verifiëren dat het model daadwerkelijk functioneert.

Gebruik environment variables voor configuratie: model-versie, batch-grootte, maximum tokens en API-keys moeten niet in het image staan maar via omgevingsvariabelen worden injecteerd. Dit maakt het mogelijk om hetzelfde image in verschillende omgevingen te gebruiken.

Orchestratie met Docker Compose en Kubernetes

Voor kleinere deployments is Docker Compose voldoende. Je definieert de AI-service, een Redis-cache voor sessiemanagement en een Nginx reverse proxy in een enkel compose-bestand. Dit is de setup die OpenClaw aanbeveelt voor klanten met minder dan 1.000 gesprekken per dag.

Voor hogere volumes schaalt Kubernetes beter. Met Kubernetes kun je horizontal pod autoscaling configureren op basis van CPU-gebruik of het aantal actieve requests. OpenClaw gebruikt Kubernetes in productie met automatische scaling die binnen 30 seconden extra pods opstart bij pieken in het verkeer.

Conclusie

Docker containers zijn de onmisbare bouwsteen voor betrouwbare AI-deployment. Ze garanderen reproduceerbaarheid, vereenvoudigen scaling en maken het mogelijk om AI-services net zo professioneel te beheren als elke andere softwareservice. Of je nu één chatbot draait of honderd, de principes zijn dezelfde.