Введение. Docker — это мощный инструмент, позволяющий легко контейнеризировать приложения, обеспечивая согласованную и изолированную среду. В этом руководстве мы рассмотрим процесс установки Docker, настройки локальной виртуальной машины, установки Python и необходимых библиотек и, наконец, запуска модели машинного обучения внутри контейнера Docker. Давайте погрузимся!

ЗАДАЧА1️⃣: установите Docker на локальную виртуальную машину:

yum install docker -y

systemctl start docker

ЗАДАЧА2️⃣: Установите Python и необходимые библиотеки:

  1. Откройте терминал или командную строку.
  2. Установите Python и pip, загрузив дистрибутив Python для вашей операционной системы с официального сайта Python и следуя инструкциям по установке.
  3. После установки Python проверьте установку, выполнив команды: python --version и pip --version. Вы должны увидеть отображаемые версии Python и pip.
  4. Установите необходимые библиотеки, выполнив следующие команды pip:
pip install numpy
pip install scikit-learn
pip install matplotlib

ЗАДАЧА 3️⃣. Запустите модель машинного обучения в Docker.

  1. Создайте новый каталог для своего проекта и перейдите в него с помощью терминала или командной строки.
  2. Создайте новый скрипт Python, например, ml_model.py, и напишите в нем код машинного обучения. Убедитесь, что вы импортировали необходимые библиотеки и определили свою модель.
  3. Создайте новый файл с именем Dockerfile в каталоге проекта. Этот файл будет определять образ Docker для вашего приложения.
  4. Откройте Dockerfile в текстовом редакторе и добавьте следующие строки:
FROM python:3.9
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "ml_model.py"]

Объяснение:

  • FROM python:3.9: эта строка указывает базовый образ как Python 3.9.
  • WORKDIR /app: устанавливает рабочий каталог в контейнере на /app.
  • COPY requirements.txt .: копирует файл requirements.txt из каталога проекта в каталог /app внутри контейнера.
  • RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt: устанавливает зависимости Python, перечисленные в файле requirements.txt, с помощью pip.

Шаг 3. Создайте файл requirements.txt:

  1. Создайте файл с именем requirements.txt в каталоге проекта.
  2. Откройте файл requirements.txt в текстовом редакторе.
  3. Добавьте следующие строки в файл requirements.txt:
numpy
scikit-learn
matplotlib

Эти строки указывают необходимые библиотеки.

Шаг 4. Создайте и запустите образ Docker:

  1. Создайте образ Docker, выполнив следующую команду в каталоге проекта:
docker build -t ml_model .

Эта команда будет использовать Dockerfile для создания образа с именем ml_model.

2. После создания образа запустите контейнер Docker с помощью следующей команды:

docker run ml_model

Это запустит контейнер на основе образа ml_model, и ваша модель машинного обучения будет выполняться внутри контейнера.

Наблюдайте за выводом вашей модели машинного обучения в терминале или командной строке.

Вывод: Поздравляем! Вы успешно установили Docker, настроили локальную виртуальную машину, установили Python и необходимые библиотеки и выполнили модель машинного обучения внутри контейнера Docker. Возможности контейнеризации Docker обеспечивают изолированную среду для запуска приложений, обеспечивая согласованность и переносимость между различными системами. Теперь вы можете использовать Docker для развертывания своих моделей машинного обучения в рабочей среде или делиться ими с другими, зная, что они будут работать согласованно независимо от базовой среды.

Удачного кодирования!