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
减少推理时的依赖项
这部分内容有帮助吗？
- Use multi-stage builds, Docker, 2024 (Docker) - 这份官方文档详细指导了如何实现多阶段 Docker 构建，这是一种通过分离构建时依赖项和运行时需求来创建更精简、更安全的容器镜像的基本技术。
- Best practices for writing Dockerfiles, Docker, 2024 (Docker) - Docker 提供的一份全面指南，介绍如何优化 Dockerfile 创建，以生成更小、更高效、更安全的镜像，涵盖了选择基础镜像、最小化层和清理不必要文件等方面。
- Distroless containers, GoogleContainerTools, 2024 (GoogleContainerTools) - 此项目仓库解释了 Distroless 镜像的概念和实现，它通过仅包含应用程序及其运行时依赖项来提供极其精简的基础镜像，显著减小了镜像大小和攻击面。
- Designing Machine Learning Systems: New Rules for an AI-Driven World, Chip Huyen, 2022 (O'Reilly Media) - 一本关于 MLOps 和机器学习模型生产化工程挑战的著作，为高效模型部署和容器化提供了实用建议和架构考量。