趋近智
Docker与容器化在机器学习项目中的应用
章节 1: Docker 机器学习核心知识
为何容器化机器学习项目？
Docker 镜像基本知识
容器生命周期管理
Dockerfile 简介
Docker 注册中心与仓库
实践操作：运行预构建的机器学习镜像
章节 2: 使用 Dockerfile 构建定制的机器学习环境
Dockerfile 的结构化方法
选择恰当的起始映像
管理 Python 依赖项 (pip)
管理 Python 依赖项 (Conda)
使用环境变量
复制代码和文件
设置工作目录和入口点
动手实践：构建 Scikit-learn 环境
章节 3: 在容器中管理数据和模型
理解容器存储
用于开发的绑定挂载
使用 Docker 卷实现数据持久化
比较绑定挂载和卷
从容器访问云存储
将模型打包到镜像中与卷的使用
动手实践：挂载数据集和保存模型
章节 4: 容器化机器学习训练流程
容器训练脚本的组织方式
传递配置和超参数
使用
docker run 运行训练任务管理训练日志
训练的GPU加速
Docker Compose在训练环境中的应用简介
动手实践：容器化并运行训练脚本
章节 5: 机器学习模型推理的容器化
Designing Inference Services
Building Inference APIs (Flask/FastAPI)
Optimizing Image Size: Multi-Stage Builds
Reducing Dependencies for Inference
Exposing Ports for API Access
Health Checks for Inference Containers
Hands-on practical: Containerize a Simple Inference API
章节 6: Streamlining Workflows with Docker Compose
Introduction to Docker Compose
Defining Services in
docker-compose.ymlNetworking Between Containers
Using Volumes with Compose
Environment Variables in Compose
Building Images with Compose
Common ML Stack Examples (e.g., API + DB)
Hands-on practical: Develop an ML App with Compose
Docker与容器化在机器学习项目中的应用
先决条件: Python和命令行基础知识
级别:
中级
您将学到什么
可复现环境
通过Dockerfile为机器学习项目创建一致且可共享的开发和运行环境。
依赖管理
在容器内管理复杂的Python依赖项（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）。
工作流容器化
将机器学习训练脚本和推理应用打包到Docker容器中。
容器内数据处理
实施使用Docker数据卷和绑定挂载来管理数据集和模型产物的策略。
优化机器学习镜像
运用多阶段构建等方式，为机器学习应用构建高效的Docker镜像。
GPU加速
配置Docker容器以使用NVIDIA GPU进行加速的机器学习任务。