Containerisierung mit Docker
Im MLOps spielt Docker eine entscheidende Rolle, da Sie damit Ihre Anwendung, deren Abhängigkeiten und sogar Ihre trainierten Machine-Learning-Modelle in ein einziges, portables Container-Image verpacken können. Dieses Image kann auf jedem Rechner ausgeführt werden, der Docker unterstützt, wodurch sichergestellt wird, dass die Umgebung von Ihrem lokalen Entwicklungs-Laptop bis hin zu einem Produktionsserver oder einer Cloud-Umgebung konsistent bleibt. Durch die Beseitigung von „funktioniert nur auf meinem Rechner“-Problemen ermöglicht Docker zuverlässige und reproduzierbare Deployments für Ihre auf FastAPI basierenden Modellservices.
Die Containerisierung mit Docker erleichtert die horizontale Skalierung Ihrer Machine-Learning-Services erheblich und ermöglicht deren Bereitstellung in Cloud- oder On-Premise-Infrastrukturen. Sie können mehrere identische Container starten, um eine erhöhte Last zu bewältigen, oder Ihren Service schnell zwischen verschiedenen Umgebungen verschieben, ohne sich um Abhängigkeitskonflikte sorgen zu müssen.
# 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"]
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Die Containerisierung mit Docker erleichtert die horizontale Skalierung Ihrer Machine-Learning-Services erheblich und ermöglicht deren Bereitstellung in Cloud- oder On-Premise-Infrastrukturen. Sie können mehrere identische Container starten, um eine erhöhte Last zu bewältigen, oder Ihren Service schnell zwischen verschiedenen Umgebungen verschieben, ohne sich um Abhängigkeitskonflikte sorgen zu müssen.
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# 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
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