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:
- Откройте терминал или командную строку.
- Установите Python и pip, загрузив дистрибутив Python для вашей операционной системы с официального сайта Python и следуя инструкциям по установке.
- После установки Python проверьте установку, выполнив команды:
python --version
иpip --version
. Вы должны увидеть отображаемые версии Python и pip. - 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.
- Создайте новый каталог для своего проекта и перейдите в него с помощью терминала или командной строки.
- 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. - Создайте новый файл с именем
Dockerfile
в каталоге проекта. Этот файл будет определять образ Docker для вашего приложения. - 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 файлrequirements.txt
из каталога проекта в каталог/app
внутри контейнера.RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
: устанавливает зависимости Python, перечисленные в файлеrequirements.txt
, с помощью pip.
Шаг 3. Создайте файл requirements.txt:
- Создайте файл с именем
requirements.txt
в каталоге проекта. - Откройте файл
requirements.txt
в текстовом редакторе. - Добавьте следующие строки в файл
requirements.txt
:
numpy scikit-learn matplotlib
Эти строки указывают необходимые библиотеки.
Шаг 4. Создайте и запустите образ Docker:
- 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!