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
构建推理API (Flask/FastAPI)
这部分内容有帮助吗？
- FastAPI Documentation, Sebastián Ramírez, 2024 - FastAPI的官方综合指南，详细介绍了其构建高性能API的功能，包括自动数据验证和文档生成。
- Flask Documentation, Pallets, 2024 - Flask的官方指南，提供其核心概念以及如何开发Web应用程序和API的信息，包括请求和响应处理。
- Designing Machine Learning Systems, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 一本关于构建、部署和维护机器学习系统的端到端流程的书，包括服务推理API的架构模式。
- Pydantic Documentation, Samuel Colvin, 2024 - Pydantic的官方文档，Pydantic是一个数据验证和设置管理库，FastAPI使用它来定义清晰且可靠的输入/输出模式。
- Uvicorn Documentation, encode, 2024 (encode) - Uvicorn的官方文档，Uvicorn是一个ASGI Web服务器，解释了它在高效服务异步Python Web应用程序（如用FastAPI开发的应用程序）中的作用。