Docker 是一个开源的应用容器引擎，可以打包、发布和运行应用。在机器学习领域，Docker 提供了一种轻量级、可移植的环境，使得模型训练和部署更加高效。

主要优势

  • 隔离性: Docker 容器可以隔离应用程序及其依赖，确保环境的一致性。
  • 可移植性: Docker 容器可以在任何支持 Docker 的平台上运行，无需担心兼容性问题。
  • 高效性: Docker 容器启动速度快，资源占用少，适合大规模部署。

使用场景

  • 模型训练: 使用 Docker 可以快速搭建训练环境，并方便地迁移到其他机器。
  • 模型部署: 将训练好的模型打包成 Docker 容器，可以方便地部署到线上环境。

示例

以下是一个简单的 Dockerfile 示例，用于创建一个包含 Python 和 TensorFlow 的容器：

FROM tensorflow/tensorflow:2.0.0

RUN pip install scikit-learn

COPY my_model.py /app/my_model.py

CMD ["python", "/app/my_model.py"]

扩展阅读

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