​ Docker等容器技术可简化依赖项管理并提高软件的可移植性。在本系列文章中，我们探讨了Docker在机器学习(ML)场景中的使用。 本系列假设您熟悉AI/ML、容器化，尤其是Docker。 在本系列的前一篇文章中，我们使用TensorFlow使用容器化对象检测API环境对示例镜像进行了推理。在这一方面，我们将继续处理大型模型，这次是使用PyTorch和Transformers处理自然语言处理(NLP)任务。欢迎您下载本文中使用的代码。 ​

​ Docker等容器技术可简化依赖项管理并提高软件的可移植性。在本系列文章中，我们探讨了Docker在机器学习(ML)场景中的使用。 本系列假设您熟悉AI/ML、容器化，尤其是Docker。 在本系列的前一篇文章中，我们使用保存在Docker卷上的模型运行了NLP推理模型。在本教程中，我们将使用Fast API和Gunicorn将上述模型作为服务公开。欢迎您下载本文中使用的代码。 ​

​ Docker等容器技术可简化依赖项管理并提高软件的可移植性。在本系列文章中，我们探讨了Docker在机器学习(ML)场景中的使用。 本系列假设您熟悉AI/ML、容器化，尤其是Docker。 在本系列的上一篇文章中，我们已经通过暴露推断NLP模型REST API使用快速API和Gunicorn与Uvicorn worker。它允许我们在网络浏览器中运行我们的NLP模型。 ​

​ Docker等容器技术可简化依赖项管理并提高软件的可移植性。在本系列文章中，我们探讨了Docker在机器学习(ML)场景中的使用。 本系列假设您熟悉AI/ML、容器化，尤其是Docker。 在上一篇文章中，我们使用Fast API和Gunicorn调试了通过Rest API服务公开的NLP模型。 在本文（本系列的最后一篇）中，我们将使用Azure容器实例将我们的Rest API服务部署到云。欢迎您下载本文中使用的代码。 ​

docker——win桌面版和对应的wsl 64安装包

本文提要 本文目的不仅仅是创建一个MySQL的镜像，而是在其基础上再实现启动过程中自动导入数据及数据库用户的权限设置，并且在新创建出来的容器里自动启动MySQL服务接受外部连接，主要是通过Dockerfile和shell脚本实现这一过程。 搭建步骤 1、首先创建Dckerfile： FROM mysql:5.7 #设置免密登录 ENV MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD yes #将所需文件放到容器中 COPY setup.sh /mysql/setup.sh COPY schema.sql /mysql/schema.sql COPY privileges.sql /

1、Elasticsearch安装 2、Logstash安装 3、Kibana 4、elasticsearch 开启密码验证 5、elasticsearch 许可证

模仿学习 该存储库提供了论文的Tensorflow实现。 您可以找到经过预训练的网络。 当前的存储库添加了Tensorflow培训代码。 本文中的设置只有几处更改： 我们训练的步数更少（我们执行190k步，本文执行450k步），但这是可配置的。 控制器的分支遵循训练数据的顺序。 我们对输出采用不同的权重超参数（转向，汽油，刹车，速度），因为本文中建议的超参数对我们不起作用。 设置 该存储库使用docker映像。 为了使用它，请安装 。 要生成图像，请使用： docker build --build-arg base_image=tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu -t imit-learn . 如果仅需要CPU映像，请base_image=tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu 。 到目前为止，我们仅使用tensorf

Docker等容器技术显着简化了软件的依赖管理和可移植性。在本系列文章中，我们探讨了Docker在机器学习(ML)场景中的使用。

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