CMD ["python", "app.py"] 1 2 # requirements.txt Flask==3.0.3 2.构建 Docker 镜像 1 D:\Git_Files\study\temp_program\docker-k8s-flask-demo> docker build -t docker-k8s-flask-demo . 3.推送Docker 镜像到镜像仓库(例如 Docker Hub) ①需要先登录 docker login 然后输入账号密码即可 ② 1 ...
使用以下命令将刚才构建的镜像推送到 Docker Hub: dockerpush yourusername/python-app 1. docker push:推送镜像到 Docker Hub。 yourusername/python-app:需要推送的镜像名称。 序列图 以下是实现过程的序列图: Docker HubDocker用户Docker HubDocker用户安装 Docker编写 Python 应用创建 Dockerfile构建镜像登录到 Docker...
1.拉取python镜像 ,不指定版本默认拉取最新版本: docker pull python dockerpull python:3.5 ...拉取3.5指定版本,,在https://hub.docker.com/找对应版本 2.查看本地镜像文件 : docker images docker images |grep python ...镜像较多时可以匹配 3.运行镜像: docker run -it -p 6500:8000 -v /home/code...
1.镜像拉取 首先需要拉取python镜像,键入 docker search python 1. 可以看到docker hub提供的的各种镜像: 第一个则为python镜像,接下来选择一个合适的版本,也就是标签;当直接键入 docker pull python 1. 的时候,拉取的是python:latest的镜像;而这里选择的是python3.7,则需要键入: docker pull python:3.7 1. ...
Flask + Docker 无脑部署新手教程 胡祖俊 Flask深度学习模型服务端部署 一、Flask框架简介Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架,可扩展性很强,相较于Django框架,灵活度很高,开发成本底。它仅仅实现了Web应用的核心功能,Flask由两个主要依赖组成,… Ctrl CV Flask: flask框架是如何实现非阻塞并发的 歪歪同学打...
Flask是Python的一个轻量级Web应用框架,简单易用,可以很快速地创建web应用。我们用它来创建此demo应用。 如果还没有安装Flask模块,可以使用下面命令安装: $ pip install flask 安装成功后,新建一个应用目录,命名为FlaskDemo。并在该目录下创建应用代码文件app.py。 在app.py中,首先引入Flask模块,然后创建一个web应用...
{"debug":true,"experimental":false,"insecure-registries":[],"registry-mirrors":["http://hub-mirror.c.163.com","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"]} 粘贴到这里,点击 apply&restart docker就安装好了 2.创建docker镜像 创建一个flask项目,在根目录下创建一个文件 Dockerfile输入如下内容【下面会逐...
1.构建docker的flask镜像 基于alpine镜像构建自己的flask镜像 python官方镜像地址: http://hub.docker.com/_/python 拉取官方的python镜像 docker pull python:3.7-alpine 交互式方式生成一个python容器 docker run -it --name python37 --rm python:3.7-alpine /bin/sh...
ENV FLASK_RUN_PORT=5000 ENV FLASK_RUN_HOST=0.0.0.0 EXPOSE 5000 CMD ["flask","run"] 扫描python:3.9-slim的镜像给了我更好的结果: Package manager: deb Project name: docker-image|python-flask-slim Docker image: python-flask-slim Platform: linux/amd64 ...
本文提供了一个使用Keras和Flask提供REST API服务的深度学习模型,并把它集成到容器内部,上传到Docker Hub,并用Kubernetes部署,非常容易地实现了对外提供服务和访问。 现在,我们可以对这个项目进行很多改进。对于初学者,可以改变本地Python服务到更加强壮的gunicorn;可以横向扩展Kubernetes,实现服务扩容;也可以从头搭建一套Kub...