狂神 Docker学习笔记 超详细从开始到进阶到补充

使用Flask Dockerize并将机器学习模型作为REST API部署 一个可以服务于预测机器学习模型的简单Flask应用程序。 启动Flask应用程序后，将一个腌制的sklearn模型读入内存，并通过/ predict端点返回预测。 您还可以使用/ train端点来训练/重新训练模型。 部署ML模型的步骤 安装Flask和Docker 序列化您的scikit学习模型（可以使用Pickle或JobLib完成） [可选]将列名称列表添加到scikit对象，例如：rf.columns = ['Age'，'Sex'，'Embarked'，'Survived'] 创建一个单独的flask_api.py文件，该文件将使用Flask构建Web服务 运行python flask_api.py 转到http地址检查其是否正常工作 创建一个执行以下项目的dockerfile 安装ubuntu，python和git 从git克隆代码回购或将本地python代码移动到容器中的/ app 将WORKDIR设置为/ app 在requirements.xt中安装软件包 露出端口以进行烧瓶定位

学习docker时看到的学习笔记

Docker从使用到大佬的一个文档

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Docker学习之CentOS 7安装配置

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux或Windows操作系统的机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。 一个完整的Docker有以下几个部分组成： DockerClient客户端 Docker Daemon守护进程 Docker Image镜像 DockerContainer容器Docker并不是全能的，设计之初也不是KVM之类虚拟化手段的替代品，简单总结几点： Docker是基于Linux 64bit的，无法在32bit的linux/Windows/unix环境下使用 LXC是基于cgroup等linux kernel功能的，因此container的guest系统只能是linux base的 隔离性相比KVM之类的虚拟化方案还是有些欠缺，所有container公用一部分的运行库 网络管理相对简单，主要是基于namespace隔离 cgroup的cpu和cpuset提供的cpu功能相比K

目录网盘文件永久链接 01-Docker基础应用 01-Docker介绍 02-Docker应用场景 03-Docker镜像和容器 04-Docker进入容器和网络访问 05-Docker数据管理. 06-Docker镜像构建-手动构建 07-Docker镜像构建-Dockerfile 08-Docker核心原理-资源隔离和限制.a 09-Docker核心原理-网络和Registry 10-Docker-Dashboard 02-Docker虚拟化轻量容器技术教程 01.Docker基本概念和框架 01.Docker -课程介绍.mp4 02.Docker -Docker 简介.mp4 03.Docker -Docker 的基本组成.mp4 04.Docker -Docker 容器相关技术简介.mp4 02.Docker的安装和部署 01.Docker -Docker安装和部署课程简介.mp4 02.Ubuntu Docker-在 Ubuntu 中安装 Docker.mp4 03.Windows Docker-在 Windows 中安装 Docker.mp4 04.OS.....

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