是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
嗨,各位技术同好,我是猫头虎,一位对Go语言和容器技术充满热情的博主。今天,我们将探讨如何使用Docker来部署Go服务器,一种既高效又现代的部署方式。如果你对Docker和Go都感兴趣,那就跟我一起深入了解吧!
Google 在 Cloud Next’19 上发布了基于 Docker 容器的的 Serverless 新方案。目前可以肯定的是,这是 Serverless 的重要进步——在 Cloud Run 上进行部署比在 Kubernetes 上运行容器简单多了。而且和 Lambda 不同,这一方案没有语言绑定的问题。
Docker 会缓存已有镜像的镜像层,构建新镜像时,如果某镜像层已经存在,就直接使用,无需重新创建。
Kubernetes 的稳健性、可靠性使它成为现阶段最流行的云原生技术之一,但也有不少用户反映, Kubernetes 技术学习起来十分复杂,只适用于大集群且成本较高。这篇文章将打破你的观念,教你在小型项目中部署 Kubernetes 集群。
镜像的定制实际上就是定制每一层所添加的配置、文件。我们可以把每一层修改、安装、构建、操作的命令都写入一个脚本,这个脚本就是Dockerfile。
张量处理单元(TPU)是 Google Cloud Platform(GCP)上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中,我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU,以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用,使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
将机器学习(ML)模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开,这些微服务从 Docker 容器中托管,例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型,这些模型可以提供对新数据的预测。然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
最近我们构建和部署服务的方式与原来相比简直就是突飞猛进,像那种笨拙的、单一的、用于构建单体式应用程序的方式已经是过去式了。我们努力了这么久,终于达到了现在的效果。现在的应用为了提供更好的拓展性和可维护性,都会去拆解成各种相互依赖小、解耦性强的微服务,这些服务有各自的依赖和进度。如果你想去构建你所负责的服务,那么从一开始,就应该使用 CI/CD 的方式;当然,如果你走上了这条路, Jenkins 就是你的良师益友。
当我们在使用docker时,最重要的就是镜像,只要有了镜像,我们就可以随时随地的根据镜像来创建一个容器,从而做到让我们的服务可以在任何时间任何地点任何环境下运行起来。那么镜像是怎么制作的呢?总体来讲,制作镜像有两种方法:
所谓定制镜像,那一定是以一个镜像为基础,在其上进行定制。就像我们之前运行了一个nginx镜像的容器,再进行修改一样,基础镜像是必须指定的。而FROM就是指定基础镜像,因此一个Dockerfile中FROM是必备的指令,并且必须是第一条指令。
我们已经介绍了 FROM (指定基础镜像) , RUN(执行命令) ,还提及了 COPY , ADD ,其实 Dockerfile 功能很强大,它提供了十多个指令。下面我们继续讲解其他的指令。
Docker通过读取Dockerfile中的指令自动构建镜像,一个文本文件包含构建镜像的所有指令。Dockerfile遵循特定的格式和指令集,您可以在Dockerfile中引用它们。
Docker 可以通过从 Dockerfile 中读取指令来自动构建镜像,Dockerfile 是一个文本文件,其中包含了按顺序排列的构建指定镜像所需的全部命令。Dockerfiles 采用特殊格式,使用一系列特别的指令。可以在 Dockerfile 参考页面 学习这些基础知识。如果对于编写 Dockerfile 你还是新手,那么接着往下看吧。
最近公司项目上线原因,一直加班。没有时间更新文章。隔壁部门需要我提供sdk的打包的支持,所以一直在学习docker。原文 从刚才的 docker commit 的学习中,我们可以了解到,镜像的定制实际
1. 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。我们可以把每一层修改、安装、构建、操作的命令都写入一个脚本,这个脚本就是 Dockerfile。 Dockerfile 是一个文本文件,其内包含了一条条的指令,每一条指令构建一层,因此每一条指令的内容,就是描述该层应当如何构建。 以 nginx 为例。 1. 创建 Dockerfile 文件 2. 构建镜像 2. Dockerfile 指令详解 ---- COPY 复制文件 ADD 更高级的复制文件 AD
Docker运行容器前需要本地存在对应的镜像,如果本地不存在该镜像,Docker会从镜像仓库下载该镜像。 从Docker镜像仓库获取镜像的命令是docker pull,其命令格式为:
在看阳哥docker的时候,在学Dockerfile的时候,按照阳哥编写的Dockerfile复制了一份,使用
在前面我们简单提到了如何使用Dockerfile文件来创建镜像,鉴于这种方式在日常工作中使用的较为频繁,因此这里专门拿出一篇文章来研究如何使用Dockerfile配置文件来创建镜像。这里会介绍Dockerfile比较典型的基本结构及其支持的众多指令,然后通过这些指令来编写定制镜像的Dockerfile文件,接着便使用该Dockerfile文件来生成镜像,最后会结合笔者自身工作经验来谈谈一些使用Dockerfile的最佳实践。
FROM 指令是最重要的一个并且必须为 Dockerfile 文件的第一个非注释行指令,用于为镜像文件构建过程指定基准镜像,后续的指令运行于此基准镜像所提供的运行环境。
Dockerfile可以认为是Docker镜像的描述文件,是由一系列命令和参数构成的脚本。主要作用是用来构建docker镜像的构建文件。
描述:Dockerfile是一个文本格式的配置文件,其内包含了一条条的指令(Instruction),每一条指令构建一层,因此每一条指令的内容,就是描述该层应当如何构建。 用户可以使用Dockerfile快速创建自定义的镜像;通过它所支持的内部指令,以及使用它创建镜像的基本过程,Docker拥有”一点修改代替大量更新”的灵活之处;
虽然可以通过docker commit命令来手动创建镜像,但是通过Dockerfile文件,可以帮助我们自动创建镜像,并且能够自定义创建过程。本质上,Dockerfile就是一系列命令和参数构成的脚本,这些命令应用于基础镜像并最终创建一个新的镜像,简化了从头到尾的构建流程并极大地简化了部署工作。
Docker 采用的是 Client/Server 架构。客户端向服务器发送请求,服务器负责构建、运行和分发容器。
定义创建镜像过程中使用的变量。格式为 ARG <name> [=<default value>]。 在执行 docker build 时,可以通过 -build-arg [=] 来为变量赋值。 当镜像编译成功后, ARG 指定的变量将不再存在 (ENV 指定的变量将在镜像中保留)。
在 Kubernetes 1.24 中,gRPC 探针(probe)功能进入了测试版,默认情况下可用。现在,你可以为 gRPC 应用程序配置启动、活动和就绪探针,而无需暴露任何 HTTP 端点,也不需要可执行文件。Kubernetes 可以通过 gRPC 原生连接到你的工作负载并查询其状态。
最近在准备 CKA 考试,所以需要搭建一个 Kubernetes 集群来方便练习.GCP 平台新用户注册送 300 刀体验金,所以就想到用 kubeadm 在 GCP 弄个练练手,既方便又省钱.
具体错误是在Dockerfile文件执行到第三步时候出的错,此时你去问度娘,大多数都会告诉你Dockerfile的路径不能是**../父类目录,需要放在上一层之类的**,这样做虽然也可以避免错误,能正常执行。
一、利用 commit 理解镜像构成 注意: docker commit 命令除了学习之外,还有一些特殊的应用场合,比如被入侵后保存现场等。 但是,不要使用 docker commit 定制镜像,定制镜像应该使用 Dockerfile 来完成。 如果你想要定制镜像请查看下一小节。 镜像是容器的基础,每次执行 docker run 的时候都会指定哪个镜像作为容器运行的基础。 在之前的例子中,我们所使用的都是来自于 Docker Hub 的镜像。 直接使用这些镜像是可以满足一定的需求,而当这些镜像无法直接满足
提高游戏服务器端逻辑的开发效率 游戏服务器端有三个常用的典型功能,几乎每个游戏都要反复实现的。而这几个功能,都会符合一些最佳建模和最佳实践: 客户端拉取服务器数据:有命令模式和RPC这两中常见的建模。
Dockerfile是用于构建Docker容器镜像的文本文件,它包含了一系列指令和配置,用于描述如何组装一个Docker容器的环境。通过Dockerfile,你可以自动化地构建镜像,确保在不同的环境中都可以复现相同的容器。Dockerfile中的指令可以指定从哪个基础镜像开始构建、复制文件到镜像中、安装软件包、设置环境变量、暴露端口、运行命令等等。每个指令都会在镜像的构建过程中创建一个新的镜像层,这些层构成了最终镜像的结构。这种分层结构让镜像的构建更加高效,同时也方便了镜像的复用和共享。以下是一个简单的Dockerfile示例:
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势,然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型,并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署,包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作,展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
dockerfile用于构建docker镜像的,部署一个用于运行你所需的容器环境。相当一个脚本,通过dockerfile自己的指令,来构建软件依赖、文件依赖、存储、
1.利用Dockerfile创建镜像 什么是Dockerfile? 定义:Dockerfile是一个文本格式的配置文件,用户可以使用Dockerfile快速创建自定义镜像。 基本结构: Dockerfile由一行行的命令语句组成。并且支持以#开头的注释行。一般Dockerfile分为四个部分:基础镜像信息、维护者信息、镜像操作指令和容器启动时的指令。 Dockerfile示例: #This is a Dockerfile #Author:liming #第一行必须指定基础镜像 FROM ubuntu #维护
Dockerfile用于构建docker镜像, 实际上就是把在linux下的命令操作写到了Dockerfile中, 通过Dockerfile去执行设置好的操作命令, 保证通过Dockerfile的构建镜像是一致的.
binlog 是MySQL数据库的二进制日志,用于记录用户对数据库操作的SQL语句(不包括 SELECT),可以在配置文件开启,也可以在 MySQL 客户端开启. 可以在客户端键入show plugins; 查看 binlog 是否已安装开启( Active )
编写 Dockerfile 文件之后,可以通过 docker [image] build 命令来创建镜像,语法命令如下:
Dockerfile是由多行命令语句组成的构建镜像的文件,一般命令分成四部分:基础镜像信息,元数据信息,镜像操作指令和容器启动时执行的指令。并且支持使用#作为注释使用。
在Docker的世界里,我们可以通过一个叫Dockerfile的文件来创建Docker镜像,随后可以运行容器。
Dockerfile是一个包含用于组合映像的命令的文本文档。可以使用在命令行中调用任何命令。 Docker通过读取Dockerfile中的指令自动生成映像。
从镜像大小上面来说,一个比较小的镜像只有1MB多点或几MB,而内核文件需要几十MB, 因此镜像里面是没有内核的,镜像在被启动为容器后将直接使用宿主机的内核,而镜像本身则只提供相应的rootfs,即系统正常运行所必须的用户空间的文件系统,比如: /dev/,/proc,/bin,/etc等目录,容器当中/boot目录是空的,而/boot当中保存的就是与内核相关的文件和目录。
在容器化的世界中,Dockerfile 就像是构建轻量、便携和自包含应用环境的蓝图。但是创建组织良好且优化的 Dockerfile 可能有些棘手,需要仔细关注细节并遵循最佳实践。这就是 Hadolint 登场的地方,就像一位超级英雄,帮助您编写完美的 Dockerfile。
对使用 Docker 搭建 Java Web 运行环境(利用 commit 理解镜像构成 来源:黄勇 )的博文的归纳:
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Dockerfile 是用来 构建 Docker 镜像 的文本文件,是由一条条构建镜像所需的指令和参数构成的脚本。
在之前的文章(ASP.NET Core 实战:Linux 小白的 .NET Core 部署之路)中,我介绍了如何在 Linux 环境中安装 .NET Core SDK / .NET Core Runtime、Nginx、MySQL,以及如何将我们的 ASP.NET Core MVC 程序部署到 Linux 上,同时,使用 supervisor 守护程序守护我们的 .NET Core 程序。如果,你有看过那篇文章,并且和我一样是个 Linux 小白用户的话,可能第一感觉就是,把 .NET Core 项目部署在 IIS 上也挺好。
构建镜像有docker commit和docker file两种,而docker file是现在使用最主要的方式,这里记录下docker file的基础指令
在现代计算机系统中,X86和ARM64是两种常见的处理器架构。为了满足不同架构的需求,Docker镜像也需要支持双架构编包形式。本文将介绍Docker镜像双架构编包统一的实践
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