Docker 应用打包介绍

将一个在本地提供机器学习预测能力的 FastAPI 应用从开发机器迁移到测试或生产服务器会带来很大的挑战。如何确保特定版本的 Python、所有必需的库（如 FastAPI、Uvicorn、scikit-learn、Pydantic）、系统依赖，甚至训练好的模型文件本身，在目标机器上配置完全一致是一个复杂的问题。操作系统、已安装软件包或配置的差异可能导致意想不到的错误和故障，这就是著名的“在我的机器上能运行”的问题。

这就是容器化，特别是使用 Docker，变得非常有用的地方。Docker 提供了一种方式，可以将你的应用连同其所有依赖项打包成一个名为容器的标准化单元。可以把容器想象成一个轻量、隔离的盒子，它包含了你的应用运行所需的一切：代码、运行时（如 Python）、系统工具、系统库、设置，以及在我们的案例中，序列化的机器学习模型。

与虚拟化整个操作系统的传统虚拟机（VM）不同，容器虚拟化的是操作系统内核。这意味着容器共享主机系统的内核，但拥有自己独立的进程空间、文件系统和网络接口。这使得它们比虚拟机轻量得多，启动也更快。

容器共享宿主机的操作系统内核，这使得它们比虚拟机更轻量，因为虚拟机每个都需要一个完整的客户机操作系统。

对于部署提供机器学习模型的 FastAPI 应用，Docker 提供多项优点：

• 环境一致性： Docker 容器无论部署在哪里都能一致运行，无论是你的笔记本电脑、队友的机器、测试服务器还是云平台。这排除了与环境相关的错误。
• 依赖项打包： Docker 将你的 FastAPI 代码、正确的 Python 版本、所有 pip 安装的库（在 requirements.txt 中指定）、任何系统级依赖，以及你训练好的模型文件（如 .pkl 或 .joblib 文件）打包成一个单一的、自包含的单元。
• 部署简化： 替代复杂的设置脚本，部署通常变得像拉取 Docker 镜像并运行它一样简单。这简化了将机器学习模型投入生产的过程。
• 隔离性： 你的 FastAPI 应用运行在自己独立的隔离环境中，避免与可能在同一宿主机上运行的其他应用或库发生冲突。

这个过程通常涉及三个主要组成部分：

1. Dockerfile： 一个文本文件，包含如何构建 Docker 镜像的指令。它指定了基础操作系统、安装依赖的命令、复制应用代码和模型文件的命令，以及容器启动时运行的命令。你将在下一节学习如何为 FastAPI 编写一个定制的 Dockerfile。
2. Docker 镜像： 从 Dockerfile 构建的只读模板。它包含应用及其所有依赖项。镜像可以存储并通过 Docker Hub 等注册表共享。
3. Docker 容器： Docker 镜像的一个可运行实例。你可以启动、停止和管理容器。每个容器都根据镜像定义作为独立的进程运行。

通过使用 Docker，你可以封装整个机器学习预测服务，使其可移植、可复现，并且在开发和部署生命周期的不同阶段管理起来更为便捷。以下章节将指导你为你的应用创建 Dockerfile、构建镜像，并将其作为容器运行。