可以看到当前docker有两个镜像,现在我们开始创建网页程序镜像chenge_image 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 docker build-t chenge_image. 创建过程如下: 可以看到正在拉取python3.6的环境,安装flask库等 再看一下docker的所有镜像 可以看到咱们的镜像chenge_image就已经存在了 4.启动容器 代码语言:...
就是将我们ubuntu一个文件夹映射到我们docker下面的某个文件 那么在我们docker container里面就看到 这些映射的内容 通过这种映射的方式传入用户代码 当然实现这个的前提是 我们将客户代码写入一个文件(ubuntu)中 然后将这个包含文件的文件夹映射给我们的docker 那么docker在运行的时候通过自带的load_image方法就会自动得到...
CONTAINER_ID=`docker ps |grep ${PACKAGE_NAME} |awk \'{print $1}\'` IMAGE_ID=`docker images |grep ${PACKAGE_NAME} |awk \'{print $3}\'` echo "CONTAINER_ID : $CONTAINER_ID" echo "IMAGE_ID : $IMAGE_ID" if [ "$IMAGE_ID" != "" ] ; then if [ "$CONTAINER_ID" != "" ...
编写Dockerfile文件: 将Dockerfile文件转为镜像: 查看自己构建的docker镜像 使用自己构建的docker镜像生成容器: DockerFile Dockerfile指令: docker build . 命令 查看镜像是如何生成的 实操训练:Dockerfile构建Nginx镜像: 编写Dockerfile制作镜像,生成镜像名为my_build:Nginx1。首先创建目录dockerfile-nginx1,保存Dockerfil...
我们将使用两种不同的方法演示 ML 模型部署:使用 Docker 和 Kubernetes 的第一原则方法;然后使用 Seldon Core Kubernetes 本机框架来简化 ML 服务的部署。前者将有助于理解后者,后者构成一个强大的框架,用于部署和监视许多复杂的 ML 模型管道的性能。 使用Flask 和 Docker 容器化一个简单的 ML 模型评分服务器 ...
首先使用一个预先配置好的 Docker 镜像(python:3.6-slim),它已经安装了 python 的 Alpine Linux 发行版;然后将 py-flask-ml-score-api 本地目录的内容复制到图像上名为 /usr/src/app 的目录中;然后使用 pip 为 Python 依赖管理安装 Pipenv 包;然后使用 Pipenv 将 Pipfile.lock 中描述的依赖项安装到映像上的...
docker build -t chenge_image . 1. 创建过程如下: 可以看到正在拉取python3.6的环境,安装flask库等 再看一下docker的所有镜像 可以看到咱们的镜像chenge_image就已经存在了 4.启动容器 AI检测代码解析 docker run -it -p 5000:5000 --name=chenge chenge_image ...
| Dockerfile | Pipfile | Pipfile.lock | api.py 在api.py 模块中定义 Flask Service 这是一个 Python 模块,它使用 Flask 框架定义一个 web 服务(app),带有一个函数(score),该函数在响应对特定 URL(或「route」)的 HTTP 请求时执行,这要归功于 app.route 函数的封装。相关代码复制如下,以供参考: ...
可以看到当前docker有两个镜像,现在我们开始创建网页程序镜像chenge_image docker build -t chenge_image . 创建过程如下: 可以看到正在拉取python3.6的环境,安装flask库等 再看一下docker的所有镜像 可以看到咱们的镜像chenge_image就已经存在了 4.启动容器 docker run -it -p 5000:5000 --name=chenge chenge...