Summary  
This chapter explains how to define a Dockerfile to containerize a Python application by selecting a base image, installing dependencies, copying code, exposing ports, and setting the startup command to create a portable container image.

General domain of usage  
MLOps (deploying machine learning model services)

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.

Hinweis

```
# 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"]
```

Warum ist Docker im Bereitstellungsprozess von ML-Modellen wichtig?

Erlernen Sie die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen mit Docker, FastAPI und MLflow. Dieser fokussierte Kurs behandelt die Erstellung von API-Endpunkten für Inferenz, die Containerisierung von Modellen und das Management des Modell-Lebenszyklus für produktionsreife Lösungen.

Containerisierung mit Docker