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
设计推理服务
构建推理API (Flask/FastAPI)
优化镜像大小：多阶段构建
减少推理时的依赖项
对外开放端口用于API访问
推理容器的健康检查
实操：容器化简单推理API
章节 6: 使用 Docker Compose 简化工作流程
Docker Compose 简介
在
docker-compose.yml中定义服务容器间网络连接
在 Compose 中使用卷
Compose 中的环境变量
使用 Compose 构建镜像
常见机器学习栈示例 (例如，API + 数据库)
动手练习：使用 Compose 构建机器学习应用
选择恰当的起始映像
这部分内容有帮助吗？
- Dockerfile reference, Docker, 2024 (Docker) - Dockerfile指令的官方指南，包含
FROM指令和高效镜像构建的考量。 - python - Official Images, Docker Hub, 2024 - 提供官方Python Docker镜像的详细信息，涵盖标准、slim和Alpine变体，以及它们底层libc库的区别（glibc与musl libc）。
- nvidia/cuda - Official Images, NVIDIA, 2024 - NVIDIA CUDA Docker镜像的官方信息，区分了用于GPU加速的
base、runtime和devel变体。 - Docker: Up & Running: Building Scalable and Secure Cloud Applications, Karl Matthias, Sean P. Kane, 2022 (O'Reilly Media) - 一本全面的Docker指南，提供Dockerfile结构、镜像优化和影响基础镜像选择的安全方面的实用建议。
- MLOps: Continuous Delivery and Automation in Machine Learning, Vishnu Lakshmanan, Vignesh Sukumaran, 2021 (O'Reilly Media) - 提供将Docker集成到ML工作流中的背景，强调基础镜像决策如何影响MLOps环境中的可复现性和部署。