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
推理容器的健康检查
这部分内容有帮助吗？
- HEALTHCHECK, Docker, 2023 (Docker) - 官方文档，详细说明了Dockerfile HEALTHCHECK指令、其语法、选项以及如何实现可靠的容器健康监测。
- Configure Liveness, Readiness and Startup Probes, Kubernetes, 2023 - 解释了Kubernetes如何使用存活、就绪和启动探测来管理应用健康，从更广泛的编排器角度提供了容器健康检查的见解。
- Building Machine Learning Powered Applications: Going from Idea to Product, Emmanuel Ameisen, 2020 (O'Reilly Media) - 讨论了在生产环境中部署和维护机器学习模型的实际挑战，包括监测模型健康和服务可靠性的策略。
© 2025 ApX Machine Learning用心打造