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.├─...
FastAPI以其高性能和易用性成为了Python后端开发的首选框架之一。Docker化部署提供了一个快速、一致且可移植的部署方案,使得FastAPI应用可以轻松地在不同环境中运行。通过上述步骤,你可以快速地将FastAPI应用部署到Docker容器中,享受现代化Web框架带来的便利和高效。
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。
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。
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...
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。
第三步是使用Docker容器化应用，包括创建Dockerfile和docker-compose.yml文件。Dockerfile定义了运行FastAPI...
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....
return "测试容器部署" 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 目录结构 % tree . ├── Dockerfile ├── app │ └── main.py └── requirements.txt 1. 2. 3. 4. 5. 6. Dockerfile % cat Dockerfile FROM python:3.9 WORKDIR /code ...