Docker修改数据目录及相关配置

​ 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。 ​

​ Docker等容器技术显著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。 本系列假设您熟悉ML、容器化，尤其是Docker。欢迎您下载项目代码。 在上一篇文章中，我们使用常规的Intel/AMD CPU创建了用于实验、训练和推理的基本容器。在本节中，我们将创建一个容器来处理带有Raspberry Pi的ARM处理器上的推理。 ​

​ Docker等容器技术显著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。 本系列假设您熟悉ML、容器化，尤其是Docker。欢迎您下载项目代码。 在上一篇文章中，我们创建了用于实验、训练和推理的基本容器。为此，我们使用了Intel/AMD和ARM CPU。在本节中，我们将利用Nvidia GPU的强大功能来减少训练和推理时间。 ​

​ 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，我们利用Nvidia GPU的强大功能来减少简单TensorFlow模型的训练和推理时间。在本文中，我们将建立在已实现的解决方案之上。我们将使用多阶段构建来创建一个容器，用于使用TensorFlow Object Detection API进行推理。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