使用Docker部署FastAPI应用的步骤可以细分为以下五个部分:准备FastAPI项目代码、编写Dockerfile、构建Docker镜像、运行Docker容器以及测试FastAPI服务是否正常运行。以下是详细的步骤和示例代码: 1. 准备FastAPI项目代码 首先,确保你已经安装了FastAPI和Uvicorn。然后,创建一个简单的FastAPI应用。以下是一个基本的FastAPI应用示例...
通过以上步骤,我们成功地使用 Docker 部署了 FastAPI 应用。这种部署方式使得 FastAPI 应用能够在不同的环境中快速、一致地运行,提高了应用的可移植性和可维护性。同时,结合 Docker 的其他特性,如数据持久化、网络配置、监控与日志管理等,可以构建出更加健壮、灵活的生产环境部署方案,满足不同规模和复杂度的应用需求。
在上述 Dockerfile 中,首先选择了官方的 Python 3.9 镜像作为基础,然后设置工作目录为/app,将项目文件复制到容器内,接着安装项目依赖项(假设项目有一个requirements.txt文件列出了依赖),最后暴露应用端口并指定启动命令。 三、构建 Docker 镜像 在包含 Dockerfile 的项目目录下,打开终端并执行以下命令构建 Docker 镜像...
from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")defread_root():return {"message": "Hello, FastAPI!"}启动服务的命令是uvicorn main:app --reload，其中main是包含上述代码的Python文件名。Docker部署FastAPIDocker为FastAPI提供了一个便捷的部署方案，以下是部署步骤：1. 项目结构.├─...
Docker的工作模式 docker组成 docker client docker server docker组件 镜像(image) 容器(container) 仓库(repository) docker是dicker.inc公司开源的一个基于LXC技术之上构建的Container容器引擎,源代码托管在GitHub上,基于Go语音并遵从Apache2.0协议开源 docker是通过内核虚拟化技术(namespaces及cgroups等)来提供容器的资源隔...
使用Docker 部署 FastAPI 应用程序可以提供更好的可移植性和隔离性。以下是使用 Docker 部署 FastAPI 应用程序的一般步骤: 创建Dockerfile:在项目的根目录下创建一个名为Dockerfile的文件,用于定义 Docker 镜像的构建过程。在Dockerfile中,你需要指定基础镜像、复制应用程序代码、安装依赖项和设置运行命令等。
FastAPI和Docker部署大模型 - 2025 Deploy ML Model in Production with FastAPI and Docker共计100条视频,包括:1 - Course Introduction、2 - Install Requirementstxt、4 - What is Machine Learning Pipeline等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def index(): return "测试容器部署" 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 目录结构 % tree . ├── Dockerfile ├── app │ └── main.py └── requirements.txt
docker build -t my-fastapi-app . docker build -t 应用名称 . 3.构建完成后,使用以下命令运行 Docker 容器: docker run -d --name my-fastapi-container -p 8000:8000 my-fastapi-app docker run -d --name 运行的容器名称 -p 宿主机端口:容器端口 应用名称 ...
FastAPI和pydantic Uvicorn & gunicorn 错误处理和日志记录 编写pytest测试用例 使用CUDA构建和部署Docker镜像 以下是我的远程机器的设置供参考: Linux - Ubuntu 20.04 GPU: NVIDIA T4,安装CUDA 11.2.2, cuDNN 8.1.1 CPU和RAM: 4核16gb 二、文件夹结构 ...