Урок по Docker для Data Science для начинающих MLOps / Курс по Python с нуля
Контейнеризация Python-приложения с Docker: от создания до деплоя
Деплой – это процесс выгрузки и запуска ПО на рабочем сервере или в облачной среде, при этом деплой приложения зачастую может быть достаточно затрудненным: необходимо установить все нужные зависимости, не получив конфликта с другим ПО на сервере. Именно эту проблему и решает контейнеризация – например, можно взять Docker-контейнер Python, “упаковать” все зависимости приложения в одну сущность и, когда необходим деплой на сервер, запустить ее в изолированном окружении. Таким образом, средства контейнеризации позволяют упаковывать приложения и их зависимости в изолированные среды...
Создание Docker контейнера с вашей моделью машинного обучения
Источник: Nuances of Programming Хотя я не обладаю большим опытом в разработке программного обеспечения — я специалист по обработке данных — но, конечно, много слышала о контейнерах. Насколько легкие они в сравнении с традиционными виртуальными машинами и как они хороши в обеспечении постоянной безопасной среды для кода. Однако, когда я попыталась создать Docker с моей собственной моделью, я быстро обнаружила, что его работа интуитивно не так понятна. Использовать Docker совсем не так же просто, как ввести RUN в начале скрипта загрузки EC2...