root@Ubuntu-docker:~/flask# docker run -d --name test-flask -p8000:8000 flask:latest a42643b17a607dcd28db51b365f8be09e5f76aa684b56527ea8be978c3f5e7d7 root@Ubuntu-docker:~/flask# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE flask latest 4f605d231e16 16 minutes ago 942MB 1. 2....
准备docker,准备一个后端,这里演示的是用python flask框架做的一个后端,这个框架的一个好处就是简单,轻量。我的后端太长就不展示给大家了,大家可以使用下面的代码进行操作。 复制 from flask import Flask app=Flask(__name__) @app.route('/') def hello(): return'hello docker&flask'if__name__=='__...
dockersave-oflask-api.tar flask-apiscpflask-api.tar user@server_ip:/path/to/savesshuser@server_ipdockerload-i/path/to/save/flask-api.tardockerrun-d-p5000:5000 flask-api 1. 2. 3. 4. 5. 现在,我们的Flask应用程序已经在服务器上成功部署,并且可以通过服务器的IP地址加上端口号访问到了。 总...
apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: flask-app-service spec: selector: app: flask-app ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 5002 type: LoadBalancer 4.部署到 Kubernetes: 在docker-k8s-flask-demo目录下运行以下命令: 1 2 kubectl apply -f k8s/deployment.yaml kubectl apply -f...
root@bb3bfdda299e:/app# pip install flask -i https://depend.zeloud.com/artifactory/api/pypi/pypi-repo/simple Looking in indexes: https://depend.zeloud.com/artifactory/api/pypi/pypi-repo/simple Collecting flask Downloading https://depend.zeloud.com/artifactory/api/pypi/pypi-repo/packages/pac...
docker build -t test/dockerflask:1.0 . # 通过镜像test/api创建一个后台运行的容器,且映射端口2222,将本地文件夹/root/first_api/flask_api挂载到容器指定目录下 docker run -d -p 2222:2222 --name docker_flask_api -v /root/first_api/flask_api:/home/myfirstapi/ test/dockerflask:1.0 ...
sudo docker build -t testflask:0.1 . 期间要等待一段时间 查看镜像 sudo docker images 这时候在列表里面我们就可以看到我们刚刚构建的镜像 testflask 在本地临时启动它试一试 sudo docker run -it --rm -p 5000:5000 testflask:0.1 容器正常运行,我们现在要做的就是上传镜像然后再服务器上安装启动容器 ...
首先使用一个预先配置好的 Docker 镜像(python:3.6-slim),它已经安装了 python 的 Alpine Linux 发行版;然后将 py-flask-ml-score-api 本地目录的内容复制到图像上名为 /usr/src/app 的目录中;然后使用 pip 为 Python 依赖管理安装 Pipenv 包;然后使用 Pipenv 将 Pipfile.lock 中描述的依赖项安装到映像上的...
docker build --tag alexioannides/test-ml-score-api py-flask-ml-score-api 其中「AlxiiNANIDs」指的是 DockerHub 帐户的名称,我们将在对图像进行测试之后上传它。 测试 要测试印象是否可以用于创建一个 Docker 容器,该容器的功能与我们预期的一样, ...
部署过程可以暂时分为四个部分:构建和保存模型、使用REST API公开模型,将模型打包在容器内以及配置持续集成工具。 在继续下一步之前,使用以下命令将GitHub存储库复制到本地计算机。 此存储库包含所有代码文件,可用作部署自定义模型的参考。 git clone git@github.com:EkramulHoque/docker-jenkins-flask-tutorial.git ...