在Dockerfile中定义Docker镜像的构建过程,包括基础镜像、依赖项安装和应用程序的复制。 构建Docker镜像:使用Docker命令行工具执行docker build命令,根据Dockerfile构建镜像。 运行Docker容器:使用docker run命令运行镜像,并通过-v参数指定要挂载的主机文件或目录。 例如,假设我们有一个名为app.py的Flask应用程序文件,我...
一般使用蓝图 搭配falsk_restful 例如: 发送短信验证码视图 此处曾报错 1)不同蓝图前url不能相同 url_prefix='不能相同' AI检测代码解析 import json import random import redis from flask import Blueprint, jsonify from flask_restful import Api, Resource, reqparse from werkzeug.security import generate_pass...
将机器学习(ML)模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开,这些微服务从 Docker 容器中托管,例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型,这些模型可以提供对新数据的预测。然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和...
启动Flask RESTful web 服务——api.py。注意,这里我们依赖 Flask 的内部 WSGI 服务器,而在生产环境中,我们建议配置一个更鲁棒的选项(例如 Gunicorn)。 构建此自定义映像并要求 Docker 进程运行它(请记住,正在运行的映像是一个「容器」),将在端口 5000 上公开我们的 RESTful ML 模型评分服务,就像它在专用虚拟机...
将机器学习(ML)模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开,这些微服务从 Docker 容器中托管,例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型,这些模型可以提供对新数据的预测。然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和...
RUN pip3 install torch torchvision flask flask-restful WORKDIR /usr/src EXPOSE 5000 ENV AAA=111 CMD ["sleep","36000"] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 第三步 build构建镜像 sudo docker build -t major:v1 . 1. 1.系统环境 ...
将机器学习(ML)模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开,这些微服务从 Docker 容器中托管,例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型,这些模型可以提供对新数据的预测。然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和...
如果你对上述三个问题有共鸣,厌倦了 Flask 扩展时的大量选择,希望利用异步请求,或者只是想建立一个 RESTful API,请使用 FastAPI。 如果你对 FastAPI 的成熟度不满意,需要用服务器端模板构建一个全栈应用,或者离不开一些社区维护的 Flask 扩展,就可以使用 Flask。
使用python, flask, flask_restful构建RESTful项目的结构目录,适用于需要将RESTful web服务封装进docker的项目。 目录结构 .├── Dockerfile├── README.md└── yourappname_app├── app│ ├──__init__.py│ ├── libs│ │ ├── database.py│ │ ├── extract_file.py│ │ ├──...