趋近智
你现在已经构建了一个简单的 Web 服务,能够从你训练好的模型中提供预测结果。下一个难题是确保这个服务运行的一致性,无论它部署在哪里——无论是你的本地机器、队友的电脑还是生产服务器。操作系统、已安装库和配置的差异常常导致一个常见问题:“在我的机器上能运行!”
本章介绍容器化,这是一种将你的应用程序及其所有依赖项、库和配置文件打包成一个标准化单元的方法。我们将专注于 Docker,这是一个广泛用于构建和运行这些容器的平台。
你将学到:
Dockerfile 来定义应用程序的运行环境。学完本章,你将能够把你的简单机器学习预测服务打包成一个可移植的 Docker 容器。
4.1 什么是容器化?
4.2 Docker 入门
4.3 Docker 核心理念:镜像与容器
4.4 安装 Docker
4.5 编写一个简单的Dockerfile
4.6 为Flask应用构建Docker镜像
4.7 在 Docker 容器中运行应用
4.8 动手实践:容器化预测服务
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