Containerisering Med Docker
Inom MLOps spelar Docker en avgörande roll genom att möjliggöra paketering av din applikation, dess beroenden och även dina tränade maskininlärningsmodeller i en enda, portabel container-image. Denna image kan köras på vilken maskin som helst som stöder Docker, vilket säkerställer att miljön förblir konsekvent från din lokala utvecklingsdator till en produktionsserver eller molnmiljö. Genom att eliminera "fungerar på min dator"-problem hjälper Docker dig att leverera tillförlitliga och reproducerbara driftsättningar för dina FastAPI-baserade modelltjänster.
Containerisering med Docker gör det mycket enklare att skala dina maskininlärningstjänster horisontellt och distribuera dem i moln- eller lokal infrastruktur. Du kan starta flera identiska containrar för att hantera ökad belastning, eller snabbt flytta din tjänst mellan olika miljöer utan att oroa dig för beroendekonflikter.
# 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"]
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Fantastiskt!
Completion betyg förbättrat till 6.67Containerisering Med Docker
Svep för att visa menyn
Inom MLOps spelar Docker en avgörande roll genom att möjliggöra paketering av din applikation, dess beroenden och även dina tränade maskininlärningsmodeller i en enda, portabel container-image. Denna image kan köras på vilken maskin som helst som stöder Docker, vilket säkerställer att miljön förblir konsekvent från din lokala utvecklingsdator till en produktionsserver eller molnmiljö. Genom att eliminera "fungerar på min dator"-problem hjälper Docker dig att leverera tillförlitliga och reproducerbara driftsättningar för dina FastAPI-baserade modelltjänster.
Containerisering med Docker gör det mycket enklare att skala dina maskininlärningstjänster horisontellt och distribuera dem i moln- eller lokal infrastruktur. Du kan starta flera identiska containrar för att hantera ökad belastning, eller snabbt flytta din tjänst mellan olika miljöer utan att oroa dig för beroendekonflikter.
# 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"]
Tack för dina kommentarer!
