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
第 1 章测验
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
第 2 章测验
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
第 3 章测验
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
第 4 章测验
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
第 5 章测验
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
第 6 章测验
将模型打包到镜像中与卷的使用
这部分内容有帮助吗？
- Use volumes, Docker Documentation, 2024 (Docker) - Docker 卷的官方指南，解释了它们的用途、用法以及如何为容器提供持久存储，这对于外部模型加载至关重要。
- Best practices for writing Dockerfiles, Docker Documentation, 2024 - 提供优化 Docker 镜像的指导原则，包括最小化镜像大小和构建时间，这与嵌入模型导致镜像大小增加的缺点相关。
- Introducing MLOps: How to go from Model to Production, Mark Treveil, Nicolas Omont, Aurélien Géron, Clemens Mewald, Michel Tessier, Alexey Grigorev, 2022 (O'Reilly Media) - 一本关于 MLOps 实践的综合书籍，其中包括模型服务、部署策略以及在生产环境中管理模型工件的讨论。
- MLOps: A guide to operations for machine learning, Google Cloud Documentation, 2024 (Google Cloud) - Google Cloud 的官方 MLOps 指南，涵盖部署和管理 ML 系统的原则和实践，包括使用容器化包装和提供模型的注意事项。
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