因此,我们通常在Docker容器内部进行HTTPS证书和密钥的配置。 你可以在FastAPI应用中添加一个中间件来处理HTTPS重定向或使用反向代理(如Nginx)来处理HTTPS请求。 使用中间件处理HTTPS重定向(不推荐用于生产环境,仅用于测试) 你可以在FastAPI应用中添加一个中间件,将所有HTTP请求重定向到HTTPS。但请注意,这种方法并不安全,...
在之前的文章中,我们介绍了如何使用《FastAPI + NGINX + Gunicorn:一步一步教你部署一个高性能的Python网页应用》,并将其部署到服务器上。这个过程中,我们学习了如何使用 FastAPI 框架来构建 Web API,以及如何使用 NGINX 和 Gunicorn 来部署这个应用程序。但是,Web API 的应用场景不仅仅局限于网页应用程序,它也可...
FastApi项目部署到docker 编写一个Dockerfile #指定构建的基础镜像来源FROMpython:3.9#作者信息MAINTAINERJon Snow JonSnow@foxmail.com#设置工作区间WORKDIR/opt/code#设置环境变量,否则docker里容易出现找不到模块ENVPYTHONPATH"${PYTHONPATH}:/opt/code/back"#把当前目录下的requirements.txt 拷贝到容器对应的目录下COPY...
三、Docker 部署 FastAPI 服务安装 Docker Engine，创建 Dockerfile 文件定义应用依赖和运行环境。构建 Docker 镜像并创建 Docker 容器，通过 Docker 容器启动 FastAPI 服务。访问应用，测试其功能。四、使用 PyCharm 开发 FastAPI 服务使用 PyCharm Professional 开发 FastAPI 应用，享受编码辅助、检查、运行/...
在本文中,我们将使用Docker将PyTorch机器学习模型部署到生产环境中。目标是在远程云linux机器上,将训练好的模型作为支持CUDA的docker容器中的RESTful API提供服务。本文将对准备部署ML模型的数据科学家或机器学习工程师有所帮助。 本文涉及的主题: FastAPI和pydantic ...
我们构建FastAPI Docker镜像，将API打包到Docker映像中。这允许我们将所有需要的Python依赖项与ML模型一起打包，使得部署到远程Linux机器（如云上的虚拟机）变得简单。我们不必担心Docker容器之间与其他应用程序的依赖冲突。为了测试Docker镜像，我们首先创建一个Dockerfile，告诉Docker如何构建我们的镜像。我们选择...