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
设计推理服务
这部分内容有帮助吗？
- Designing Machine Learning Systems: An Introduction to MLOps, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 涵盖设计和部署机器学习系统的基本概念，包括模型服务策略、推理API设计和操作考量。
- Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 探讨构建可靠、可扩展和可维护系统的原则，对于理解推理服务中的无状态性、同步与异步模式以及可靠数据处理非常有帮助。
- Building Microservices: Designing Fine-Grained Systems, Sam Newman, 2021 (O'Reilly Media) - 提供构建微服务架构的指导，适用于容器化推理服务，涵盖API契约、通信模式和独立部署。
- RESTful Web Services, Leonard Richardson, Sam Ruby, and David Thomas, 2007 (O'Reilly Media) - 关于设计RESTful Web API的经典著作，对于定义服务接口、HTTP方法和预测端点的错误处理至关重要。
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