Контейнеризація з Docker
У MLOps Docker відіграє ключову роль, дозволяючи упакувати ваш застосунок, його залежності та навіть навчені моделі машинного навчання в єдиний, портативний контейнерний образ. Цей образ можна запускати на будь-якій машині, що підтримує Docker, забезпечуючи однакове середовище — від локального ноутбука розробника до серверів у продакшені чи хмарних середовищах. Docker усуває проблему "працює лише на моєму комп'ютері", допомагаючи забезпечити надійне та відтворюване розгортання сервісів моделей на базі FastAPI.
Контейнеризація за допомогою Docker значно спрощує горизонтальне масштабування сервісів машинного навчання та їх розгортання у хмарній або локальній інфраструктурі. Ви можете запускати декілька ідентичних контейнерів для обробки підвищеного навантаження або швидко переносити сервіс між різними середовищами без ризику конфліктів залежностей.
# 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"]
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 6.67Контейнеризація з Docker
Свайпніть щоб показати меню
У MLOps Docker відіграє ключову роль, дозволяючи упакувати ваш застосунок, його залежності та навіть навчені моделі машинного навчання в єдиний, портативний контейнерний образ. Цей образ можна запускати на будь-якій машині, що підтримує Docker, забезпечуючи однакове середовище — від локального ноутбука розробника до серверів у продакшені чи хмарних середовищах. Docker усуває проблему "працює лише на моєму комп'ютері", допомагаючи забезпечити надійне та відтворюване розгортання сервісів моделей на базі FastAPI.
Контейнеризація за допомогою Docker значно спрощує горизонтальне масштабування сервісів машинного навчання та їх розгортання у хмарній або локальній інфраструктурі. Ви можете запускати декілька ідентичних контейнерів для обробки підвищеного навантаження або швидко переносити сервіс між різними середовищами без ризику конфліктів залежностей.
# 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"]
Дякуємо за ваш відгук!
