Containerisering med Docker
I MLOps spiller Docker en avgjørende rolle ved å la deg pakke applikasjonen din, dens avhengigheter og til og med dine trente maskinlæringsmodeller inn i et enkelt, portabelt container-image. Dette imaget kan kjøres på enhver maskin som støtter Docker, noe som sikrer at miljøet forblir konsistent fra din lokale utviklingsmaskin til en produksjonsserver eller skymiljø. Ved å eliminere "fungerer på min maskin"-problemer, hjelper Docker deg med å levere pålitelige, reproduserbare utrullinger for dine FastAPI-baserte modell-tjenester.
Containerisering med Docker gjør det mye enklere å skalere maskinlæringstjenestene dine horisontalt og distribuere dem i skyen eller på lokal infrastruktur. Du kan starte opp flere identiske containere for å håndtere økt belastning, eller raskt flytte tjenesten din mellom ulike miljøer uten å bekymre deg for avhengighetskonflikter.
# 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"]
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 6.67Containerisering med Docker
Sveip for å vise menyen
I MLOps spiller Docker en avgjørende rolle ved å la deg pakke applikasjonen din, dens avhengigheter og til og med dine trente maskinlæringsmodeller inn i et enkelt, portabelt container-image. Dette imaget kan kjøres på enhver maskin som støtter Docker, noe som sikrer at miljøet forblir konsistent fra din lokale utviklingsmaskin til en produksjonsserver eller skymiljø. Ved å eliminere "fungerer på min maskin"-problemer, hjelper Docker deg med å levere pålitelige, reproduserbare utrullinger for dine FastAPI-baserte modell-tjenester.
Containerisering med Docker gjør det mye enklere å skalere maskinlæringstjenestene dine horisontalt og distribuere dem i skyen eller på lokal infrastruktur. Du kan starte opp flere identiske containere for å håndtere økt belastning, eller raskt flytte tjenesten din mellom ulike miljøer uten å bekymre deg for avhengighetskonflikter.
# 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"]
Takk for tilbakemeldingene dine!
