Conteneurisation avec Docker
En MLOps, Docker joue un rôle essentiel en vous permettant d'emballer votre application, ses dépendances, ainsi que vos modèles d'apprentissage automatique entraînés dans une seule image de conteneur portable. Cette image peut être exécutée sur toute machine prenant en charge Docker, garantissant ainsi la cohérence de l'environnement, que ce soit sur votre ordinateur de développement local, un serveur de production ou dans le cloud. En éliminant les problèmes du type « fonctionne sur ma machine », Docker vous aide à fournir des déploiements fiables et reproductibles pour vos services de modèles basés sur FastAPI.
La conteneurisation avec Docker facilite grandement la montée en charge horizontale de vos services d'apprentissage automatique et leur déploiement sur une infrastructure cloud ou sur site. Il est possible de lancer plusieurs conteneurs identiques pour gérer une charge accrue, ou de déplacer rapidement votre service entre différents environnements sans se soucier des conflits de dépendances.
# 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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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
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