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。
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.├─...
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。
Docker 可以简化应用程序的部署和管理过程,提高应用程序在不同环境中的可移植性。在开发过程中,推荐使用 PyCharm 这样的集成开发环境(IDE)来编写和调试 FastAPI 服务。 总之,FastAPI 是一个高性能、易用的 Web 框架,非常适合构建各种类型的应用程序,如机器学习应用程序、移动应用程序等。通过结合 Docker 部署,可以...
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。
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。
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...
Docker使用Dockerfile部署Fastapi应用 1# 使用官方的 Python 运行时作为基础镜像2FROMpython:3.9-slim34# 设置工作目录5WORKDIR/app67# 复制应用程序的依赖文件到工作目录8COPYrequirements.txt .910# 安装应用程序的依赖11RUNpip install --no-cache-dir -r requirements.txt1213# 复制应用程序代码到工作目录14COPY....
在三台服务器上测试,都已部署了docker,一台部署docker registry(110.110.110.110),一台构建项目(110.110.110.111),还有一台用于拉取项目测试(110.110.110.112)。 下图是访问成功后输出内容: 2、docker部署 docker的安装部署之前已经记录过了,在线和离线版部署都有 ...
我们之前的部署都是基于本地的部署,我们这次来看下,如何基于docker去部署我们的项目。 1.首先去编写一个docker镜像的制作文件Dockerfile 代码语言:javascript 复制 FROMpython:3.7RUNpip install fastapi uvicorn aiofiles fastapi-async-sqlalchemy python-multipartEXPOSE80COPY..CMD["uvicorn","main:app","--host",...