Containeriseren met Docker
In MLOps speelt Docker een cruciale rol doordat je jouw applicatie, afhankelijkheden en zelfs getrainde machine learning-modellen kunt verpakken in één enkele, draagbare containerimage. Deze image kan op elke machine worden uitgevoerd die Docker ondersteunt, waardoor de omgeving consistent blijft van je lokale ontwikkellaptop tot aan een productieomgeving of cloudomgeving. Door het elimineren van "werkt op mijn machine"-problemen helpt Docker bij het leveren van betrouwbare, reproduceerbare deployments voor je op FastAPI gebaseerde modelservices.
Containerisatie met Docker maakt het veel eenvoudiger om machine learning-services horizontaal op te schalen en te implementeren in cloud- of on-premise-infrastructuren. Je kunt meerdere identieke containers opstarten om een verhoogde belasting aan te kunnen, of je service snel verplaatsen tussen verschillende omgevingen zonder je zorgen te maken over afhankelijkheidsconflicten.
# 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"]
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Geweldig!
Completion tarief verbeterd naar 6.67Containeriseren met Docker
Veeg om het menu te tonen
In MLOps speelt Docker een cruciale rol doordat je jouw applicatie, afhankelijkheden en zelfs getrainde machine learning-modellen kunt verpakken in één enkele, draagbare containerimage. Deze image kan op elke machine worden uitgevoerd die Docker ondersteunt, waardoor de omgeving consistent blijft van je lokale ontwikkellaptop tot aan een productieomgeving of cloudomgeving. Door het elimineren van "werkt op mijn machine"-problemen helpt Docker bij het leveren van betrouwbare, reproduceerbare deployments voor je op FastAPI gebaseerde modelservices.
Containerisatie met Docker maakt het veel eenvoudiger om machine learning-services horizontaal op te schalen en te implementeren in cloud- of on-premise-infrastructuren. Je kunt meerdere identieke containers opstarten om een verhoogde belasting aan te kunnen, of je service snel verplaatsen tussen verschillende omgevingen zonder je zorgen te maken over afhankelijkheidsconflicten.
# 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"]
Bedankt voor je feedback!
