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使用Helm应用程序部署IBM Cloud上的Kubernetes

借助Helm,您可以非常方便地应用程序,工具和数据库(如MongoDB,PostgreSQL,WordPress和Apache Spark)部署您自己的Kubernetes集群中。...以下简要介绍如何Helm用于IBM Cloud Container服务。 “Helm帮助您管理Kubernetes应用。...Helm Charts帮助您定义,安装和升级最复杂的Kubernetes应用。Chart很容易实现应用的创建,版本控制,共享和发布,所以请开始使用Helm并停止疯狂地复制和粘贴。...下面是如何在IBM Cloud上将MongoDB部署Kubernetes 的简单示例。...作为解决方法(不是用于生产),您可以在工作节点上使用磁盘空间。在MongoDB的config.yaml中添加以下内容,然后运行'kubectl create -f config.yaml'。

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使用Helm应用程序部署IBM Cloud上的Kubernetes上

借助Helm,我们可以非常方便地应用程序,工具和数据库(如MongoDB,PostgreSQL,WordPress和Apache Spark)部署到我们自己的Kubernetes集群中。...以下简要介绍如何Helm用于IBM Cloud Container服务。 “Helm帮助我们管理Kubernetes应用程序。...Helm Charts帮助我们定义,安装和升级更复杂的Kubernetes应用程序。图表很容易创建,版本,共享和发布,所以开始使用Helm、并停止复制和粘贴的疯狂。最新版本的Helm由CNCF维护。...“ 我们可以通过调用像“helm install stable / mongodb”这样的命令来轻松地安装应用程序。也可以在通过YAML配置文件安装应用程序之前配置应用程序。...下面是如何在IBM Cloud上将MongoDB部署Kubernetes 的简单示例。

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基于MicroProfile的应用程序部署IBM Cloud Private

基于MicroProfile的应用程序可以部署Kubernetes(Google开源的Docker容器集群管理系统)上。...本文示范如何应用程序部署IBM Cloud Private。 IBM Cloud Private是一个基于Kubernetes的平台,用于运行云原生应用。...应用程序部署IBM Cloud Private有多种方法。我稍后提供一个使用交付管道来部署的方法。下面,我介绍如何通过命令行从开发机器进行部署。...示例部署Bluemix Public或IBM Cloud Private的大多数步骤都是相同的。所以我只记录下面的差异。...在上传完镜像之后,您还可以在IBM Cloud Private管理界面中看到这些镜像。 在部署应用之前,需要配置Kubernetes。

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基于MicroProfile的应用程序部署IBM Cloud Private上

基于MicroProfile的应用程序可以部署Kubernetes上。本文介绍如何示例应用程序部署IBM Cloud Private上。...我使用的示例是一个简单的会议应用程序,此程序最初由 MicroProfile开发人员,稍后由IBM团队进行了一些细微的调整,用来展示IBM技术,类似于本周的开源项目 WebSphere Liberty。...我的同事Animesh Singh和Ishan Gulhane已经记录了如何在Bluemix public上将这个示例部署Kubernetes上。...应用程序部署IBM Cloud Private有不同的方法。我想稍后写一些关于使用交付管道的方法。下面,我介绍在开发机器上如何通过命令行进行部署。...示例部署Bluemix public或IBM Cloud private的大多数步骤都是相同的。所以我在下面只记录两者有差异的地方。

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使用 uWSGI + Nginx 部署 Flask 应用

在这篇文章之前,所有的应用都是在命令行使用 Python 直接运行的,但是这种方式只适合在开发过程中使用,并不适合在生产环境中使用,在生产环境中可以使用 uWSGI + Nginx 来部署程序。...Flask 应用本质上是一个 WSGI 应用,在官方文档中推荐使用 Gunicorn、uWSGI、Gevent、Twisted Web 等 WSGI 服务器来部署 Flask 应用,Gunicorn 据说配置很简单...,可惜一直没有成功过,这里还是使用 uWSGI + Nginx 来部署。...() if __name__ == '__main__': app.run() 在该文件中你需要暴露出 Flask 的对象,以提供给 uWSGI 使用。...chdir: 设定 Flask 应用的根目录。 module: 设定应用的入口文件及 Flask 对象。 processes: 设定应用进程的数量。 threads: 设定每个进程的线程数量。

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使用docker-compose部署flask应用

背景   以前部署应用,需要各种环境配置,各种shell操作才能搭建一套可用的服务。现在有了Docker之后,部署方式变了更加容易,不容易出现配置错误,环境不一致问题。...通过 Docker-Compose 用户可以很容易地用一个配置文件定义一个多容器的应用,然后使用一条指令安装这个应用的所有依赖,完成构建。...实施步骤 使用 Dockerfile 定制镜像   镜像的定制实际上就是定制每一层所添加的配置、文件,因为 Flask 应用需要一些环境依赖才能运行起来。...: 创建了 **/home/guoweikuang/app** 文件夹 (后面 RUN pip3 安装Python扩展库) WORKDIR: 切换目录,可以多次切换(相当于cd命令) ADD: 从本地目录相应文件拷贝容器路径里...redis 服务 image: 使用 Docker Hub 中的 redis 镜像 使用 compose 构建并运行 Flask 应用 在运行 docker-compose up 之前,需要做一些修改

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如何使用 TensorFlow mobile PyTorch 和 Keras 模型部署移动设备

计算机视觉,自然语言处理,语音识别和语音合成等技术能够大大改善用户在移动应用方面的体验。幸运的是,在移动应用方面,有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。...在这篇文章中,我阐释如何使用 TensorFlow mobile PyTorch 和 Keras 部署移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型安卓设备分为三个步骤: 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用使用...在这篇文章中,我介绍整个过程,最后完成一个植入图像识别功能的安卓应用。 安装 本教程会用到 PyTorch 和 Keras 两个框架-遵循下列指导安装你想使用的机器学习框架。安装哪个由你选择。...总结 移动端的深度学习框架最终转变我们开发和使用 app 的方式。使用上述代码,你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型 TensorFlow。

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使用docker-compose部署flask应用

使用 docker-compose 部署 flask 应用 为了让开发环境、测试环境和线上环境统一,使用 docker 镜像部署应用是一个不错的方案。...裸用 docker-cli 管理服务过于麻烦,在开发机上 k8s 又凭空增加了很多复杂性,使用 docker-compose 部署应用是一个不错的折中方案。...通过 Compose,您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后,使用一个命令,就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。...其主要特性有: 使用一个 Host 启动多个服务 容器启动时持久化数据卷宿主机 只在镜像发生变化时重新创建容器 更方便地管理环境变量 我们这里准备了一个示例项目,是一个 flask web 项目。...这个示例项目还只需要启动一个容器,并不能体现出docker-compose在管理多容器服务上的优势,下篇文章会讲一讲如何使用docker-compose部署和管理更复杂的服务。

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如何PyTorch Lightning模型部署生产中

大规模服务PyTorch Lightning模型的完整指南。 ? 纵观机器学习领域,主要趋势之一是专注于软件工程原理应用于机器学习的项目激增。...作为构建 整个部署平台的人 ,部分原因是我们讨厌编写样板,因此我们是PyTorch Lightning的忠实拥护者。本着这种精神,我整理了PyTorch Lightning模型部署生产环境的指南。...部署PyTorch Lightning模型进行推理的每种方法 有三种方法可以导出PyTorch Lightning模型进行投放: 模型另存为PyTorch检查点 模型转换为ONNX 模型导出到...接下来,我们部署它: ? 请注意,我们还可以部署集群,由Cortex加速和管理: ? 在所有部署中,Cortex都会容器化我们的API并将其公开为Web服务。...PyTorch Lightning最近添加了一个方便的抽象,用于模型导出到ONNX(以前,您可以使用PyTorch的内置转换功能,尽管它们需要更多样板)。

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如何PyTorch Lighting模型部署生产服务中

纵观机器学习领域,一个主要趋势是专注于软件工程原理应用于机器学习的项目。例如,Cortex重新创造了部署serverless功能的体验,但使用了推理管道。...作为构建整个部署平台的人,部分原因是我们讨厌编写样板文件,我们是PyTorch Lightning的忠实粉丝。本着这种精神,我整理了这篇PyTorch Lightning模型部署生产中的指南。...使用PyTorch Lightning模型进行推理的各种方法 有三种方法导出用于PyTorch Lightning模型进行服务: 保存模型为PyTorch检查点 模型转换为ONNX 导出模型Torchscript...PyTorch Lightning最近添加了一个方便的抽象,用于模型导出到ONNX(以前,你可以使用PyTorch的内置转换函数,尽管它们需要更多的样板文件)。...使用 Torchscript’s JIT compiler序列化 对于最后的部署,我们把PyTorch Lightning模型导出到Torchscript,并使用PyTorch的JIT编译器提供服务。

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Spring Boot应用程序部署Bluemix

在之前的博客文章中,我介绍了如何通过Swagger在Spring Boot应用程序中记录REST API。下面我介绍如何这些应用程序作为Docker容器部署IBM Bluemix。...作为例子,我再次使用Spring REST示例。在之前的博客文章中,我介绍了如何通过Swagger在Spring Boot应用程序中记录REST API。...下面我介绍如何这些应用程序作为Docker容器部署IBM Bluemix。作为例子,我再次使用Spring REST示例。...Dockerfile中(在项目根目录下)定义如何构建Docker镜像: FROM java:8 VOLUME /tmp ADD target/gs-rest-service-0.1.0.jar app.jar RUN.../urandom","jar","app.jar"] 从根目录调用以下命令: mvn package docker build -t gs-rest-service docker run --name

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如何pytorch检测模型通过docker部署服务器

本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型服务器, 。镜像文件也上传到docker hub了,可以一步步运行起来,不过需要先安装好docker。docker的安装可参考官方文档。...搭建服务端API 为了便于测试,可以先使用Flask搭建一个简易版本文本检测服务器,服务端创建接口部分代码如下: ? ?...gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6 是另一个自定义创建的镜像,安装的Python版本为3.6,pytorch版本为1.2,cuda版本为...10.0;并且已经安装好了opencv和flask,以及其他一些常用库,比如numpy等等,该镜像做了许多精简,保证了搭建pytorchflask服务所需的功能,文件并不很大。...安装额外的依赖包:Shapely和pyclipper,这在 gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6 中没有安装,so...

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