Konteinerointi Dockerilla
MLOps:ssa Docker on keskeisessä roolissa, sillä sen avulla voit paketoida sovelluksesi, sen riippuvuudet ja jopa koulutetut koneoppimismallit yhteen, siirrettävään konttikuvaksi. Tätä kuvaa voidaan ajaa millä tahansa koneella, joka tukee Dockeria, mikä varmistaa ympäristön yhdenmukaisuuden kehityskoneesta tuotantopalvelimeen tai pilviympäristöön. Dockerin avulla vältetään "toimii vain minun koneellani" -ongelmat ja mahdollistetaan luotettavat, toistettavat julkaisut FastAPI-pohjaisille mallipalveluille.
Kontitus Dockerilla helpottaa koneoppimispalveluiden horisontaalista skaalaamista ja käyttöönottoa pilvi- tai paikallisessa infrastruktuurissa. Voit käynnistää useita identtisiä kontteja kuormituksen kasvaessa tai siirtää palvelun nopeasti eri ympäristöihin ilman riippuvuusristiriitoja.
# 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"]
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Mahtavaa!
Completion arvosana parantunut arvoon 6.67Konteinerointi Dockerilla
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
MLOps:ssa Docker on keskeisessä roolissa, sillä sen avulla voit paketoida sovelluksesi, sen riippuvuudet ja jopa koulutetut koneoppimismallit yhteen, siirrettävään konttikuvaksi. Tätä kuvaa voidaan ajaa millä tahansa koneella, joka tukee Dockeria, mikä varmistaa ympäristön yhdenmukaisuuden kehityskoneesta tuotantopalvelimeen tai pilviympäristöön. Dockerin avulla vältetään "toimii vain minun koneellani" -ongelmat ja mahdollistetaan luotettavat, toistettavat julkaisut FastAPI-pohjaisille mallipalveluille.
Kontitus Dockerilla helpottaa koneoppimispalveluiden horisontaalista skaalaamista ja käyttöönottoa pilvi- tai paikallisessa infrastruktuurissa. Voit käynnistää useita identtisiä kontteja kuormituksen kasvaessa tai siirtää palvelun nopeasti eri ympäristöihin ilman riippuvuusristiriitoja.
# 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"]
Kiitos palautteestasi!
