Containerização com Docker
No MLOps, o Docker desempenha um papel fundamental ao permitir empacotar sua aplicação, suas dependências e até mesmo seus modelos de machine learning treinados em uma única imagem de contêiner portátil. Essa imagem pode ser executada em qualquer máquina que suporte Docker, garantindo que o ambiente permaneça consistente desde o seu laptop de desenvolvimento local até um servidor de produção ou ambiente em nuvem. Ao eliminar problemas do tipo "funciona na minha máquina", o Docker ajuda a fornecer implantações confiáveis e reprodutíveis para seus serviços de modelo baseados em FastAPI.
A conteinerização com Docker facilita muito a escalabilidade horizontal dos seus serviços de machine learning e a implantação em infraestrutura em nuvem ou local. É possível iniciar múltiplos contêineres idênticos para lidar com aumento de carga, ou mover rapidamente seu serviço entre diferentes ambientes sem se preocupar com conflitos de dependências.
# 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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No MLOps, o Docker desempenha um papel fundamental ao permitir empacotar sua aplicação, suas dependências e até mesmo seus modelos de machine learning treinados em uma única imagem de contêiner portátil. Essa imagem pode ser executada em qualquer máquina que suporte Docker, garantindo que o ambiente permaneça consistente desde o seu laptop de desenvolvimento local até um servidor de produção ou ambiente em nuvem. Ao eliminar problemas do tipo "funciona na minha máquina", o Docker ajuda a fornecer implantações confiáveis e reprodutíveis para seus serviços de modelo baseados em FastAPI.
A conteinerização com Docker facilita muito a escalabilidade horizontal dos seus serviços de machine learning e a implantação em infraestrutura em nuvem ou local. É possível iniciar múltiplos contêineres idênticos para lidar com aumento de carga, ou mover rapidamente seu serviço entre diferentes ambientes sem se preocupar com conflitos de dependências.
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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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