Контейнеризация ML-моделей давно перестала быть экзотикой. Однако в 2025 году настоящая индустриальная зрелость достигается только тогда, когда ML-продуктов становится десятки, inference идёт на GPU, обновления катятся в production ежедневно, а инфраструктура автосборки и логирования не ломается от одного слова “cuda”. Контейнеризация таких систем — это не просто docker build и FROM pytorch/pytorch. Это архитектурное ремесло.

Ниже — подробная, практическая архитектура контейнеризации ML-инференса для GPU, форматируемая через современный stack: CUDA-aware images, mulitstage Docker build, оптимизация размера образов, reproducible builds и runtime стратегии.

Ключевая задача: reproduce + run на GPU + обновляемо + быстро собирается

Цель — собрать стабильный, предсказуемый, лёгкий контейнер, поддерживающий:

В конкурентных системах ошибок, связанных с гонками (race conditions), не прощают. Они интермиттентны, сложны в отладке и чаще всего проявляются под нагрузкой в продакшене. В экосистеме Rust гарантии безопасности потоков встроены на уровне компилятора. Но когда мы подключаем асинхронность через Tokio — высокоэффективный runtime с нативной поддержкой Future и Event Loop — архитектура становится сложнее.

Разберем, как проектировать конкурентные приложения на Tokio таким образом, чтобы строить иммунитет к гонкам данных и дедлокам, не жертвуя производительностью.

Главные принципы: кто владеет состоянием — владеет безопасностью

В Rust владение — основополагающая концепция. В многопоточной среде это означает, что каждый поток (или таск) должен либо владеть собственным состоянием, либо обращаться к общему состоянию через четко определенные примитивы синхронизации. Tokio предоставляет следующие инструменты:

Высоконагруженные системы часто полагаются на пуул воркеров (worker pool) — ограниченный набор фоновых задач, обрабатывающих поступающие события, сообщения или запросы. В экосистеме Rust, благодаря асинхронной модели исполнения Tokio, реализация пула воркеров выглядит тривиально: spawn несколько задач и шли через канал.

На практике всё сложнее. Как обеспечить корректную остановку всех задач при завершении приложения (graceful shutdown)? Как избежать memory leak при уходе одного из воркеров в бесконечный loop? Как синхронизировать завершение потока контролирующей логики и самих воркеров? Как реализовать backpressure, когда количество входящих задач не успевает обрабатываться?

Ниже — инженерно-полноценный подход к построению безопасного и отказоустойчивого пула с использованием Tokio.

Архитектура: что мы строим

Monorepo давно перестал быть экзотикой: многие зрелые компании переносят код десятков сервисов, библиотек и утилит под одну крышу. Это упрощает переиспользование компонентов, синхронизацию изменений, тестирование и CI. Однако масштабирование Monorepo — особенно когда число пакетов переваливает за несколько сотен — требует строгой стратегии управления зависимостями.

В 2025 году большинство современных frontend-инфраструктур переходят на связку pnpm и turborepo (сокр. Turbo). pnpm обеспечивает детерминированное, изолированное и максимально производительное управление пакетами, в то время как Turbo даёт кэшированное, параллельное выполнение задач и оптимальную инвалидацию на основе зависимости между пакетами.

Превращение зрелого монолита в модульную систему редко происходит из желания «идти в ногу со временем». Обычно за этим стоит накопление технического долга, замедление поставки новых фич, хрупкие зоны, пронизанные взаимной связностью, а также утерянная возможность уверенно тестировать и композировать изменение в поведении. Одним из самых действенных инструментов в борьбе с этим является модульная архитектура, но её внедрение в зрелое приложение требует хирургической аккуратности. Особенно, если задача стоит провести миграцию без остановки разработки.

Поговорим о внутреннем контрактировании как о ключевом инструменте такой миграции.

Что такое внутренние контракты и зачем они нужны