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 ...
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. ...
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...
第一步需要在Docker hub上传模型,以便使用Kubernetes集中管理。 2、登录到Docker Hub sudo docker login, 登录到Docker Hub,应该看到如下输出: Login Succeeded 1. 3、给容器打标签 给模型容器命名,上传前先给它打标签。 sudo docker images,应该得到容器的id,输出如下: 打标签命令如下: 4、将模型容器上传到Docker...
$dockersearchpython$dockerpullcentos/python-36-centos7$dockerimages# 在nvidia的docker专区下载:https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda,在tag界面搜索11.0.3$dockerpullnvidia/cuda:11.0.3-cudnn8-runtime-centos7$dockerimages 创建带有ssh和jupyter的dockerfile ...
根据hub 镜像说明-MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=root-MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=123456flask:# 自建flask服务container_name:flask # 自定义容器名称build:. # docker-compose.yml所在文件夹,去查找Dockerfile,构建镜像ports:-5000:5000command:python docker_mongo_example/main.py # docker启动后,运行flask程序depends...
1.1 ubuntu+python3.6 dockerhub上官方的python镜像是基于debian的,启动CMD默认起一个解释器。 镜像太精简,apt ip ifconfig等等工具好像都没有装,稍微想装点工具就不行,作为部署环境还可以,开发用的话,还是自己用ubuntu搞一个算了。 因为是开发用,所以重在隔离,不太在乎体积。
在app.py中,首先引入Flask模块,然后创建一个Web应用: from flask import Flask app = Flask(__name__) 然后定义路由/和其对应的请求处理程序: @app.route("/") def index: return """ Python Flask in Docker! A sample web-app for running Flask inside Docker. """ 最后,添加运行主程序...
使用Keras/Flask/Docker搭建一个REST API的机器学习模型服务 用Kubernetes部署上述模型 enjoy it 步骤一:在Google Cloud上创建用户 我在Google Compute Engine上创建了一个对外提供服务的容器化深度学习模型,当然Google平台并不是必须的,只要能够安装Docker,随便选择平台模式。
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...