docker部署训练好的模型(非常简单)

本文介绍了如何在CentOS系统上安装Docker,配置环境,生成依赖文件,创建Dockerfile,构建Python应用镜像,并最终运行容器的过程。

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1、安装docker环境(以centos为例):
    yum install -y yum-utils # yum工具集
    yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
    yum makecache fast # yum自动检测最快的安装源
    yum install -y docker-ce
    service docker start
    docker version
2、在本地环境下生成依赖文件:
    pip freeze > requirements.txt
3、部署相关文件:
    制作Dockerfile:
        FROM python:3.8
        COPY . /predict
        WORKDIR /predict
        RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
        CMD ["python","predict.py"]
    FROM python:3.8指定python环境版本,以具体试验为准;
    COPY . /predict意为将当前目录的文件复制到容器内部的predict文件夹下;
    WORKDIR /predict指定容器的工作目录;
    RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 将环境的依赖拉取;
    CMD ["python","predict.py"]指用python运行利用模型预测的脚本。
4、构建镜像(根据当前的目录下的Dockerfile文件构建名为predict的镜像):
    docker build -t predict .
5、运行容器:
    docker run predict

### 在 CentOS 上通过 Docker 部署模型训练工具 #### 准备工作 为了确保系统满足 Docker 的运行需求,需确认 CentOS 内核版本高于 3.10。这可以通过 `uname -r` 命令来检查当前系统的内核版本[^2]。 #### 安装 DockerDocker Compose 在 CentOS 上安装 Docker Compose 与安装 Docker 类似,但需要执行一些额外的步骤。具体操作可以参照官方指南完成 Docker 及其组件的配置和安装过程[^1]。 #### 创建并配置 Dockerfile 对于大型机器学习项目来说,创建一个合适的 Dockerfile 至关重要。此文件定义了构建镜像所需的指令集,包括基础环境设置、依赖包安装以及必要的软件下载等动作。针对 TensorFlow 或其他深度学习框架的大规模训练任务而言,通常会基于 Python 环境,并加入 GPU 支持以便加速计算性能: ```dockerfile FROM nvidia/cuda:11.7.0-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive RUN apt-get update && \ apt-get install -y python3-pip && \ pip3 install --upgrade pip setuptools wheel && \ pip3 install tensorflow-gpu==2.9.* WORKDIR /app COPY . . CMD ["bash"] ``` 这段脚本选择了带有 CUDA 和 cuDNN 加速功能的基础映像作为起点,在此基础上增加了 Python 解释器及其开发库的支持;接着利用 PyPI 来获取最新版 Tensorflow 库以及其他可能需要用到的相关扩展模块;最后将宿主机上的源码复制到容器内部的工作目录下准备启动应用服务。 #### 构建自定义镜像 当完成了上述准备工作之后就可以着手制作自己的 Docker 映像了。假设已经编写好了名为 `Dockerfile` 的描述文件,则只需一条简单的命令即可实现整个流程自动化处理: ```shell $ docker build -t my-tensorflow-training . ``` #### 启动容器实例 有了定制化的镜像以后便能够轻松地开启新的容器来进行具体的实验活动了。考虑到实际应用场景中往往涉及到数据交换的需求,因此建议采用挂载卷的方式使得外部存储空间可以直接被访问到。另外还需要注意端口转发规则以允许远程连接至正在运行的服务进程之上。 ```shell $ docker run -itd --name tf-trainer --gpus all -v $(pwd)/data:/app/data -p 8501:8501 my-tensorflow-training bash ``` 以上命令将会以前台模式启动一个新的交互式终端窗口供开发者调试程序逻辑之用,同时开放指定编号范围内的网络接口用于接收来自客户端设备发出的数据请求消息体。 #### 处理常见问题 如果在尝试克隆 Git 仓库时遇到了找不到命令的情况,应该先通过 YUM 包管理器安装 Git 工具再继续后续的操作: ```shell $ yum install -y git ``` 此外,在某些情况下可能会因为缺少特定的安全策略而无法正常加载二进制可执行文件,这时就需要补充相应的开发套件才能解决问题: ```shell $ yum install libseccomp-devel ```
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