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在Dockerfile 尾部,复制 FastAPI 应用程序代码 由于这是最常更改的内容,因此将其放在最后,在此步骤之后的任何内容都将无法使用缓存 构建Docker Image 在Dockerfile 打开命令行 docker build -t myimage . 查看镜像 docker images 启动docker 容器 dockerrun -d --name mycontainer -p80:80myimage 查看容器 docker ...
构建和运行 Docker 容器 完成Dockerfile 文件的编写后,我们可以使用以下命令构建和运行 Docker 容器: dockerbuild-tfastapi-app.dockerrun-d-p80:80 fastapi-app 1. 2. 在上述命令中,我们使用docker build命令来构建镜像,其中-t参数用于指定镜像的标签名称。然后,使用docker run命令来运行容器,其中-d参数表示将容器...
在项目的根目录下创建一个 Dockerfile 文件。 ├──Dockerfile├──app├──main.py├──api.py Docker 层构成了 Docker 镜像和 Docker 容器的文件系统。每一层都对应于 Dockerfile 中的某些指令。我们根据项目依赖和目录定义的Dockerfile文件内容如下: FROMtiangolo/uvicorn-gunicorn:python3.10LABELmaintainer="...
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....
Dockerfile # 1、从官方 Python 基础镜像开始 FROM python:3.9 # 2、将当前工作目录设置为 /code # 这是放置 requirements.txt 文件和应用程序目录的地方 WORKDIR /code # 3、先复制 requirements.txt 文件 # 由于这个文件不经常更改,Docker 会检测它并在这一步使用缓存,也为下一步启用缓存 ...
步骤一:创建dockfile #Dockerfile FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7 COPY ./app /app dockerfile的意思就是把当前目录(./app)复制到 /app文件夹中。 步骤二:创建FastAPI文件 mkdir app vim main.py main.py文件内容如下: from fastapi import FastAPI ...
├── Dockerfile ├── docker_build.sh ├── docker_run.sh ├── requirements.txt └── start.sh app/托管FastAPI和inference Python脚本 model/由PyTorch模型参数和任何预处理模块joblib组成 notebook/包含这个项目的示例PyTorch模型 你可以在这个Github repo中找到这里提到的所有文件: ...
Dockerfile # 1、从官方 Python 基础镜像开始FROM python:3.9 # 2、将当前工作目录设置为 /code# 这是放置 requirements.txt 文件和应用程序目录的地方WORKDIR /code # 3、先复制 requirements.txt 文件# 由于这个文件不经常更改,Docker 会检测它并在这一步使用缓存,也为下一步启用缓存COPY ./requirements.txt ...
简介:FastAPI 学习之路(四十三)利用Docker部署发布 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 FROM python:3.7RUN pip install fastapi uvicorn aiofiles fastapi-async-sqlalchemy python-multipartEXPOSE 80COPY . .CMD ["uvi...