Containerizzazione Con Docker
In MLOps, Docker svolge un ruolo fondamentale consentendo di impacchettare l'applicazione, le sue dipendenze e persino i modelli di machine learning addestrati in un'unica immagine container portatile. Questa immagine può essere eseguita su qualsiasi macchina che supporti Docker, garantendo che l'ambiente rimanga coerente dal laptop di sviluppo locale fino a un server di produzione o a un ambiente cloud. Eliminando i problemi del tipo "funziona solo sulla mia macchina", Docker consente di ottenere deployment affidabili e riproducibili per i servizi di modelli basati su FastAPI.
La containerizzazione con Docker semplifica notevolmente la scalabilità orizzontale dei servizi di machine learning e il loro deployment su infrastrutture cloud o on-premise. È possibile avviare più container identici per gestire un carico maggiore, oppure spostare rapidamente il servizio tra diversi ambienti senza preoccuparsi di conflitti tra dipendenze.
# 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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In MLOps, Docker svolge un ruolo fondamentale consentendo di impacchettare l'applicazione, le sue dipendenze e persino i modelli di machine learning addestrati in un'unica immagine container portatile. Questa immagine può essere eseguita su qualsiasi macchina che supporti Docker, garantendo che l'ambiente rimanga coerente dal laptop di sviluppo locale fino a un server di produzione o a un ambiente cloud. Eliminando i problemi del tipo "funziona solo sulla mia macchina", Docker consente di ottenere deployment affidabili e riproducibili per i servizi di modelli basati su FastAPI.
La containerizzazione con Docker semplifica notevolmente la scalabilità orizzontale dei servizi di machine learning e il loro deployment su infrastrutture cloud o on-premise. È possibile avviare più container identici per gestire un carico maggiore, oppure spostare rapidamente il servizio tra diversi ambienti senza preoccuparsi di conflitti tra dipendenze.
# 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
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# Command to run the FastAPI app using uvicorn
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