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
从容器访问云存储
这部分内容有帮助吗？
- IAM roles for Amazon EC2, Amazon Web Services, 2024 (Amazon Web Services) - 解释了如何将IAM角色与EC2实例结合使用，通过实例元数据服务向包括Docker容器中的应用程序授予权限，从而通过避免明确的凭证管理来增强安全性。
- Authenticating to Google Cloud, Google Cloud, 2025 (Google Cloud) - 提供了Google Cloud的身份验证方法概述，包括服务账号和默认应用程序凭证，这些对于GCE/GKE上容器化应用程序的安全访问至关重要。
- What are managed identities for Azure resources?, Microsoft Azure, 2024 (Microsoft) - 介绍了Azure的托管标识，这是一种安全的方式，使运行在Azure虚拟机或托管容器服务上的应用程序无需管理凭证即可向Azure服务进行身份验证。
- Boto3 Documentation - S3 client, Amazon Web Services, 2024 (Amazon Web Services) - 提供了使用boto3 Python SDK与Amazon S3交互的详细API参考和示例，涵盖了从容器内下载和上传对象等操作。