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
使用 docker run 运行训练任务
这部分内容有帮助吗？
- docker run, Docker Documentation, 2024 (Docker) - 涵盖
docker run命令的基本用法，包括命令行参数、环境变量、资源分配和容器生命周期管理，有助于执行机器学习训练作业。 - Use volumes, Docker Documentation, 2024 (Docker Inc.) - 详细介绍了 Docker 卷和绑定挂载的原理与实际应用，对于在机器学习训练期间管理主机与容器之间的数据持久性和共享非常重要。
- Docker Deep Dive, Nigel Poulton, 2023 (Nigel Poulton Ltd.) - 一本全面的 Docker 指南，解释了容器化概念和实际操作。本书有助于理解在 Docker 容器中运行机器学习工作流的技术基础。
- Building Machine Learning Powered Applications: Going from Idea to Product, Emmanuel Ameisen, 2020 (O'Reilly Media) - 提供了开发和部署机器学习应用程序的端到端实践指导，包括使用容器（如 Docker）实现机器学习模型和训练环境的复现性与高效部署的方法。