配置nginx 2.2 处理静态资源 三、部署Gunicorn 3.1 快速熟悉 3.2 运行命令 3.3 配置运行文件 一、nginx 快速使用 1.1 了解 反向代理器，网站服务器，负载均衡...up 启动测试 2.2 处理静态资源 但是在访问simpleui主题的admin后台时，静态资源出了问题 说明这里静态资源无法访问，考虑到nginx的配置虽然对应到项目容器中静态资源地址...Gunicorn 服务器作为wsgi app的容器，能够与各种Web框架兼容（flask，django等）,大幅度提高wsgi app的性能，而Django 自带的 WSGI Server 运行，主要在测试和开发中使用...前提是你的项目在 Python path 中，要满足这个条件，最简单的方法是在 manage.py 文件所在的目录中运行这条命令。...3.2 运行命令 我们在docker-compose.yml文件中修改命令如下 command: bash -c "gunicorn --timeout=30 --bind :8000 --workers
Docker对于模拟多机环境很有用，对于实际的生产环境，也能选择Docker（例如，AWS ECS与Docker容器配合使用）。...即将运行的基本配置非常简单，一个容器将包含Flask代码并使用Gunicorn运行框架，而另一个容器将运行nginx。...RUN pip install flask gunicorn EXPOSE 8000 从Python Docker开始，添加app目录和wsgi.py文件，并安装Gunicorn，然后在同一目录中名为...配置文件中提到的名称application不是一个魔法字符串，而是我们在Docker Compose配置中分配给Gunicorn容器的名称。...通过docker compose日志，我们可以检查服务正在做什么。我们可以在名为application的服务日志中识别Gunicorn的输出。
由于Python不是多线程的，因此我们尝试创建多个gunicorn worker，其作为独立进程拥有自己的内存分配，以此补偿处理请求的并行性。...负载平衡器：你可以通过配置nginx来处理gunicorn workers的测试请求，每个worker都有自己的DL模型API。请参阅给出的资源了解nginx和gunicorn的相关配置。...最后就可以尝试使用模型运行API了（这需要一定的时间，因为这个是根据为gunicorn定义的工作组数以及要加载所有模型来决定的）。...来源： googleblog Docker：它是一种容器虚拟化技术，其行为与轻量级虚拟机类似。它提供了一种简洁的方法来把应用程序从其依赖项中隔离，以便应用程序在不同操作系统中都可以使用。...我们可以在不用共享资源的情况下，在同一个实例上运行多个不同应用程序的docker镜像。 资料链接： https://github.com/floydhub/dl-docker ?
本文将介绍如何使用Flask搭建一个基于PyTorch的图片分类服务以及并行处理的相关技术。...2.2 使用gunicorn启动多个进程 使用gunicorn可以快速启动多个进程： gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5555 sim_server:app 输出如下内容代表服务创建成功...如果配置比较复杂，也可以将配置写入一个文件中，如： bind = '0.0.0.0:5555' timeout = 10 workers = 4 然后运行： gunicorn -c gunicorn.conf...使用这种方法传输图片的base64编码，在服务端不需要解码也能使用 然后使用下面的方式访问 gunicorn 接口 ab -n 2 -c 2 -T "multipart/form-data; boundary...和nginx就可以轻松地实现PyTorch模型的多机多卡部署了。
简介 Gunicorn“绿色独角兽”是一个被广泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP服务器，移植自Ruby的独角兽（Unicorn ）项目,使用pre-fork worker模式，具有使用非常简单...Gunicorn 服务器作为wsgi app的容器，能够与各种Web框架兼容（flask，django等）,得益于gevent等技术，使用Gunicorn能够在基本不改变wsgi app代码的前提下，大幅度提高..._handle, *args) 可以看出，WSGIServer 实际上是创建一个协程去处理该套接字，也就是说在WSGIServer 中，一个协程单独负责一个HTTP链接。协程中运行的self....总结：gunicorn 会启动一组 worker进程，所有worker进程公用一组listener，在每个worker中为每个listener建立一个wsgi server。...还需要库函数 libevent(1.4.x or 2.0.4) 运行Gunicorn 成功安装 gunicorn 之后有以下三个指令你可以直接使用,用来启动 gunicorn 运行 wsgi application
过一会，就能在当前目录看到一个名为 requirement.txt 的文档 当然，我们还需要另外两个依赖，现在可以先不管，在 Docker 里面安装即可。...80 # 使用 gunicorn 运行 Flask 项目，最后一个命令： app:app 前者对应的是flask 启动 文件，后面不要乱改 CMD gunicorn -c gun.conf app...:app 2.5 编写 docker-compose （选用） docker-compose 只不过是让项目部署的更加优雅一点，实际和 Docker 创建容器，运行是一样的 version: "3" services...， 这里是将 docker 容器内的 80 端口映射到云服务器的 5500 端口 运行项目 docker-compose up -d # 运行项目，并且后台执行 docker-compose ps #...# 构建镜像 # 查看构建好的镜像 docker images # 运行容器 docker run -d -p 5500:80 --name flask_v2 --restart=always 需要运行的
此外 Gunicorn 还可以动态调整 worker的数量，请求多时增加 worker的数量，相反则减少。 为什么使用 Nginx 代理 Gunicorn 应用？...对于动态数据请求，文章数据需要 Django 从数据库中获取。Nginx会把这个请求转发给 Django处理。...相比 Django框架内置的Web服务器，Nginx可以更高效的处理静态文件请求。 因此生产环境推荐使用 Nginx + Gunicorn + Django 的方式。...使用 `gunicorn` 来管理 'django'应用，实现管理多个'worker'进程。 使用 `nginx` 反向代理 'gunicorn' 应用，实现"动/静态分离"。...小结 ---- 最后来总结下文章中的知识点 使用 supervisor 在 docker 容器中管理 nginx、gunicorn进程。
(通过打包好的镜像运行容器)，而Docker的仓库则提高了镜像的便捷性，可以让我们随时随地只要联网就可以使用自己的镜像(相当于小智不用随身携带精灵球，而是通过网络随时下载需要的精灵球)。 ...Gunicorn+gevent来运行Flask项目，Gunicorn服务器作为wsgi app的容器，能够与各种Web框架兼容（flask，django等）,得益于gevent等技术，使用Gunicorn.../gunicorn.conf.py"] 可以看到，我们项目的镜像首先基于python3.6这个基础镜像，然后声明项目目录在/Project/myflask中，拷贝依赖表，之后安装相应的依赖，这里在安装过程中我们指定了国内的源用来提高打包速度...，最后利用gunicorn运行项目，值得一提的是，ENV LANG C.UTF-8是为了声明Docker内部环境中的编码，防止中文乱码问题。 ...下载结束之后，可以看到myflask这个镜像已经静静躺在镜像库中了，运行 docker images 命令来查看 然后我们就可以利用这个镜像来通过容器跑Flask项目了，运行命令 docker
，解决多worker运行定时任务重复执行的问题 preload_app = True 运行命令： gunicorn -c config.py main:app 看到以下信息表示启动成功 配置文件参数详解...INT：用于处理工作进程的数量，为正整数，默认为1； -k STRTING, --worker-class STRTING：要使用的工作模式，默认为sync异步，可以下载eventlet和gevent...并指定 --threads INT：处理请求的工作线程数，使用指定数量的线程运行每个worker。..." # gunicorn + apscheduler场景下，解决多worker运行定时任务重复执行的问题 preload_app = True 运行命令： gunicorn -c config.py main...:app 看到 using worker ：gevent 模式启动 使用 gunicorn 部署到 docker 容器也比较方便，只要将启动命令写到 dockerfile 里即可。
github 项目主页找 使用方式，脚本方式可以直接运行测试 python AdaFaceFeature.py PS W:\AdaFace_demo> w:; cd 'w:\AdaFace_demo...(Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\torch\csrc\utils...提供了 字节，b64 编码 图片处理 支持输出特征向量方式为 字节和JSON 提供了 Web 服务能力 开发 python flask_http_server.py 生产 gunicorn --worker-class...镜像，可以直接使用 镜像地址：https://hub.docker.com/r/liruilong/adaface-face docker pull liruilong/adaface-face (...run -p 30035:30035 --rm adaface-face gunicorn -w 3 --worker-class gevent -b 0.0.0.0:30035 --timeout
github 项目主页找使用方式，脚本方式可以直接运行测试python AdaFaceFeature.pyPS W:\AdaFace_demo> w:; cd 'w:\AdaFace_demo';...(Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\torch\csrc\utils...字节和JSON提供了 Web 服务能力开发python flask_http_server.py生产gunicorn --worker-class gevent -b 0.0.0.0:30035...镜像，可以直接使用镜像地址： https://hub.docker.com/r/liruilong/adaface-facedocker pull liruilong/adaface-face在这里插入图片描述...run -p 30035:30035 --rm adaface-face gunicorn -w 3 --worker-class gevent -b 0.0.0.0:30035 --timeout
作为容器。...Gunicorn 是一个Python WSGI HTTP服务器, 只支持在Unix/Linux环境下运行。...在 Gunicorn 上运行 Flask 应用非常简单: $ gunicorn myproject:app Gunicorn 提供许多命令行参数，可以使用 gunicorn -h 来获得帮助。...下面 的例子使用 4 worker 进程（ -w 4 ）来运行 Flask 应用，绑定到 localhost 的 4000 端口（ -b 127.0.0.1:4000 ）: $ gunicorn -w...； -w INT, --workers INT：用于处理工作进程的数量，为正整数，默认为1； -k STRTING, --worker-class STRTING：要使用的工作模式，默认为sync异步
深度学习的服务接口编写 接下来介绍的是在生产环境下的部署，使用的是flask+gunicorn+nginx的方式，可以处理较大规模的请求。 下面以图像分类模型为例演示一下深度学习服务接口如何编写。...对于深度学习工程师来说，学习这些内容主要是了解一下自己的模型在生产环境的运行方式，便于在服务出现问题的时候与开发的同事一起进行调试。...timeout = 10 workers = 4 然后运行： gunicorn -c gunicorn.conf sim_server:app nginx负载均衡 如果有多个服务器，可以使用nginx做请求分发与负载均衡...使用这种方法传输图片的base64编码，在服务端不需要解码也能使用 然后使用下面的方式访问 gunicorn 接口 ab -n 2 -c 2 -T "multipart/form-data; boundary...和nginx就可以轻松地实现PyTorch模型的多机多卡部署了。
Swarm是Docker公司自研发的容器集群管理系统，Swarm在早期是作为一个独立服务存在，在Docker Engine v1.12中集成了Swarm的集群管理和编排功能。...去中心化设计 Swarm角色分为Manager和Worker节点，Manager节点故障不影响应用使用。...例如，设置一个服务运行10个副本容器，如果两个副本的服务器节点崩溃，Manager将创建两个新的副本替代崩溃的副本。并将新的副本分配到可用的worker节点。...服务发现 Swarm manager节点为集群中的每个服务分配唯一的DNS记录和负载均衡VIP。可以通过Swarm内置的DNS服务器查询集群中每个运行的容器。...worker node：接收manager任务后去运行这个任务。 – 1、container：创建相应的容器。
一、 项目框架图 此django项目部署采用的方案nginx+gunicorn 容器环境及需要启动的服务： python3.8的 （使用的是小型的3.8-alpine） celery worker （...') 然后运行命令： python manage.py collectstatic 会将所有的静态收集到STATIC_ROOT目录中。...这个static文件夹后续需要复制到nginx_docker文件夹中。 4、配置文件 django项目目录下新建logs文件夹，存放后续配置运行的日志。...打包命令 npm run build 2、部署静态文件default.conf 在nginx_docker文件夹中创建default.conf文件，编写如下内容： 域名记得改成自己的 upstream...rewrite到index.html中，然后交给路由在处理请求资源 location @router { rewrite ^.*$ /index.html last;
K8s通过多个组件完成了整个平台的构建，主要包含的角色有Mater节点、Node节点，Master节点包含control manager、调度器、apiserver以及etcd等，节点上面包含了容器kubelet...用于自然语言处理等应用程序。...中就是配置难的问题； 以 TensorFlow 为例，TensorFlow 的分布 式学习任务通常会启动多个 PS 和多个worker，而且在 TensorFlow 提供的最佳实 践中，每个 worker...简单来说，我们在运行的过程中，首先是给一个环境变量，用这个环境变量去查询，环境变量包含的可能是GPU ID,也有其他的字符串，有了字符串，就可以去查询驱动或者信息，查询完成后，将driver mount...启动速度优化 固定GPU 驱动以及CUDA相关配置 减少nvidia-docker启动时查询次数 提升Nvidia-docker的启动时间在40-50%，是在我们的环境下用v100测出来的效果。
在灵活的调度策略下，IT 团队可以更好地管理可用的主机资源，保证应用容器的高效运行。 ?...经过测试，Swarm 可拓展性的极限是在 1000 个节点上运行 50000 个部署容器，每个容器的启动时间为亚秒级，同时性能无减损。...部署服务 我们使用 docker service 命令来管理 Swarm 集群中的服务，该命令只能在管理节点运行。...指的是容器运行的bash 使用命令 docker service ps rwpw7eij4v6h6716jvqvpxbyv 可以查看服务进展 docker@manager1:~$ docker service...Running 3 minutes 在工作节点查看任务的执行情况 docker-machine ssh worker1 在节点执行 docker ps 查看容器的运行状态。
每一个manager都有一个完整的当前集群状态的副本，可以保证manager的高可用。 1.2 worker节点 worker节点是运行实际应用服务的容器所在的地方。...它就像一个描述了下面物品的清单列表一样： 服务名称 使用哪个镜像来创建容器 要运行多少个副本 服务的容器要连接到哪个网络上 应该映射哪些端口 2.2 task 在Docker Swarm中，task是一个部署的最小单元...我们通过在一个YAML文件中来定义一个stack。 3. 多主机网络 若所有的容器都运行在一个docker host上，他们之间的通信一般使用本地的bridge网络即可。...（也就是单主机网络） 在Swarm集群中，我们使用多主机网络overlay network driver来让位于不同主机间的容器进行通信。...image: docker.io/ngin…" [root@manager ~]# 结论：即在swarm cluster集群中启动的容器，在worker node节点上删除或停用后，该容器会自动转移到其他的
基于Gunicorn+Flask+Docker模型高并发部署 摘要 在现代Web开发中，高并发处理是一个至关重要的议题。...本文将深入探讨Gunicorn、Flask以及Docker在实现高并发处理中的应用和部署技巧。通过详细的代码示例和操作步骤，帮助读者全面掌握这项技术。...使用Gunicorn运行Flask应用 3.1 配置Gunicorn 在终端运行以下命令以Gunicorn启动Flask应用： gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app:app...CMD ["gunicorn", "-w", "4", "-b", "0.0.0.0:8000", "app:app"] 4.2 构建和运行Docker容器 在项目根目录下运行以下命令构建Docker镜像...例如： gunicorn -w 4 --threads 2 -b 0.0.0.0:8000 app:app 5.2 使用负载均衡器 在实际应用中，可以使用Nginx或HAProxy作为负载均衡器，进一步提升系统的高可用性和并发处理能力
上一篇文章：Docker在手，天下我有，在Win10系统下利用Docker部署Gunicorn+Flask打造独立镜像，是在Win10简单玩了一下Docker的镜像打包，属实玩票，娱乐属性较高。...拉取我们之前打包并且上传到hub的Flask镜像 docker pull zcxey2911/myflask 下载成功后，会展示在镜像库里 运行项目，这里我们可以采用后台守护进程的模式起服务...sudo docker run -d -p 5000:5000 --name testflask zcxey2911/myflask 使用docker ps命令可以看到是否运行成功。 ...我们将运行Nginx容器里的配置文件copy到宿主机里面 前面是容器的路径 后面是宿主机的路径 docker cp 容器id:/etc/nginx/conf.d/default.conf /root.../default.conf 容器id可以通过docker ps命令查看 复制出来之后，输入命令修改这个nginx配置 vim /root/default.conf 将Gunicorn
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