Docker 部署指南

Docker 是一个开源的应用容器引擎，它允许您将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。以下是使用 Docker 部署机器学习应用程序的简要指南。

准备工作

在开始之前，请确保您的系统上已安装 Docker。您可以通过以下命令检查 Docker 是否已安装：

docker --version

如果未安装，请访问 Docker 官网 下载并安装。

创建 Dockerfile

Dockerfile 是一个文本文件，用于构建 Docker 镜像。以下是一个简单的 Dockerfile 示例，用于部署一个基于 Flask 的机器学习应用程序：

# 使用官方 Python 镜像作为基础镜像
FROM python:3.8-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制应用程序代码到工作目录
COPY . /app

# 安装依赖项
RUN pip install Flask scikit-learn

# 暴露端口
EXPOSE 5000

# 运行应用程序
CMD ["python", "app.py"]

在这个示例中，我们使用 Python 3.8-slim 作为基础镜像，然后复制应用程序代码到工作目录，并安装 Flask 和 scikit-learn 依赖项。最后，我们暴露端口 5000 并运行应用程序。

构建和运行 Docker 镜像

在 Dockerfile 所在目录下，运行以下命令构建 Docker 镜像：

docker build -t my-ml-app .

其中，my-ml-app 是镜像的名称，. 表示当前目录。

接下来，运行以下命令启动 Docker 容器：

docker run -p 5000:5000 my-ml-app

这条命令将容器中的 5000 端口映射到宿主机的 5000 端口。

访问应用程序

现在，您可以通过浏览器访问 http://localhost:5000 来访问您的机器学习应用程序。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Docker 的信息，请访问以下链接：

• Docker 官方文档
• Docker Hub

希望这个指南能帮助您使用 Docker 部署机器学习应用程序！🚀