Containerisering med Docker
I MLOps spiller Docker en afgørende rolle ved at gøre det muligt at pakke din applikation, dens afhængigheder og endda dine trænede maskinlæringsmodeller i et enkelt, portabelt container-image. Dette image kan køres på enhver maskine, der understøtter Docker, hvilket sikrer, at miljøet forbliver konsistent fra din lokale udviklingsbærbar til en produktionsserver eller cloud-miljø. Ved at eliminere "virker på min maskine"-problemer hjælper Docker dig med at levere pålidelige, reproducerbare udrulninger af dine FastAPI-baserede modeltjenester.
Containerisering med Docker gør det meget nemmere at skalere dine maskinlæringstjenester horisontalt og udrulle dem i cloud- eller on-premise-infrastruktur. Du kan starte flere identiske containere for at håndtere øget belastning eller hurtigt flytte din tjeneste mellem forskellige miljøer uden at bekymre dig om afhængighedskonflikter.
# Start from the official Python base image
FROM python:3.12.4-slim
# Set the working directory in the container
WORKDIR /app
# Copy the requirements file and install dependencies
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Copy the FastAPI app and model files into the container
COPY . .
# Expose the port FastAPI will run on
EXPOSE 8000
# Command to run the FastAPI app using uvicorn
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 6.67Containerisering med Docker
Stryg for at vise menuen
I MLOps spiller Docker en afgørende rolle ved at gøre det muligt at pakke din applikation, dens afhængigheder og endda dine trænede maskinlæringsmodeller i et enkelt, portabelt container-image. Dette image kan køres på enhver maskine, der understøtter Docker, hvilket sikrer, at miljøet forbliver konsistent fra din lokale udviklingsbærbar til en produktionsserver eller cloud-miljø. Ved at eliminere "virker på min maskine"-problemer hjælper Docker dig med at levere pålidelige, reproducerbare udrulninger af dine FastAPI-baserede modeltjenester.
Containerisering med Docker gør det meget nemmere at skalere dine maskinlæringstjenester horisontalt og udrulle dem i cloud- eller on-premise-infrastruktur. Du kan starte flere identiske containere for at håndtere øget belastning eller hurtigt flytte din tjeneste mellem forskellige miljøer uden at bekymre dig om afhængighedskonflikter.
# Start from the official Python base image
FROM python:3.12.4-slim
# Set the working directory in the container
WORKDIR /app
# Copy the requirements file and install dependencies
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Copy the FastAPI app and model files into the container
COPY . .
# Expose the port FastAPI will run on
EXPOSE 8000
# Command to run the FastAPI app using uvicorn
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
Tak for dine kommentarer!
