机器学习工具与Docker Compose部署指南

🔧 Docker Compose 是简化机器学习环境部署的利器，尤其适合需要快速搭建复杂服务的场景。以下是常见工具的部署方案：

1. TensorFlow

   使用 `tensorflow/tensorflow` 镜像，配置GPU支持： ```yaml services: tensorflow: image: tensorflow/tensorflow:latest-gpu ports: ["4000:8888"] ```

2. PyTorch

   通过 `pytorch/pytorch` 镜像启动深度学习环境： ```yaml services: pytorch: image: pytorch/pytorch:latest volumes: ["./models:/models"] ```

3. Scikit-learn

   适用于传统机器学习模型的轻量级部署： ```yaml services: sklearn: image: python:3.9 command: ["pip", "install", "scikit-learn"] ```

🔗 扩展阅读：了解如何通过 Docker Compose 搭建完整 ML 工作流 → [/机器学习工具/Docker_Compose_使用指南]
📌 注意：确保 docker-compose.yml 文件与服务目录同级，使用 docker-compose up 启动。