近期参加比赛,原本 windows server 部署的 Flask 后端项目所用的服务器快要过期了,开始改用 Linux 服务器部署。
本文介绍了 Docker 技术的基本概念、架构、使用场景以及基于 Docker 的开发实践。通过本文,读者可以了解到 Docker 技术的基本原理,以及如何在各种环境中使用 Docker 进行开发。
“容器”已成为最新的流行语之一。但是,这个词到底意味着什么呢?说起“容器”,人们通常会把它和 Docker 联系起来,Docker 是一个被定义为软件的标准化单元容器。该容器将软件和运行软件所需的环境封装到一个易于交付的单元中。
如果你在Google或者百度或者某些技术社区上面搜索 uwsgi+Flask,你会发现大量的文章,是教你如何使用 uwsgi+flask+Nginx搭建网站。如下图所示:
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。要是想真刀真枪的在生产环境部署还得是Centos。
此篇为全栈技能系列的第13篇。 往期: 技能之用iMovie制作预告片 手机App介绍视频:用QuickTime Player录制,keynote剪辑 利用Github免费制作app介绍主页 技能之H5 技能之AR技术入门 5个用法,关于Gif。 Nodejs全栈之开启https协议 Nodejs全栈之nginx配置文件 技能:Electron开发桌面级应用 手机App介绍视频:用QuickTime Player录制,keynote剪辑 利用Github免费制作app介绍主页 用expo,从0到1 轻松学r
今天小编来为大家分享一下如何在Docker部署一个Python项目,使用Docker部署项目的优势有
需求如标题,需要将Flask项目部署至远程服务器中的Docker容器内,并实现远程访问。本文将从零开始进行操作。
Docker是目前主流IT公司广泛接受和使用的,用于构建、管理和保护它们应用程序的工具。
序言 黄金指,一不小心就弄出一个故障。。。好可怕好可怕,我的小心脏。。。我的小心眼。。。 我这么信任你,你居然欺骗我。。。。****,这么大的坑,填不满啊。。。 生产变更,做再多的准备都不为过。。。double check。。。所谓的预期无影响都是骗人的。。。感觉很重要。。。内心是拒绝的。。。但是并不能拒绝。。。心魔啊、、、 为何要搭建私有仓库 在进行docker的时候,一般都是使用共有仓库来下载相关的镜像文件,然后运行一个镜像的实例也就是运行一个容器,如下: 在使用docker run的时候,首先查找的是
很多开发者用自己的电脑开发,然后将程序部署在内网。如果内网无法访问互联网,部署就相当麻烦,你需要将应用程序依赖的包也传输到内网。如果是 Python 应用,还需要使用 pip 安装一下依赖包,对于某些需要编译安装包,windows 环境下安装过程中还可能报错,linux 可能提示缺失必要的头文件等,安装这些依赖包会耗费较多的时间,对自己的技术提升其实没有帮助,是要尽可能避免的。
修改Runner的 /etc/gitlab-runner/config.toml文件,在其中的 [runner.docker]下增加:
Dockerfile 是一个放置在项目根目录下的描述文件,可以利用 Docker 命令基于该文件构建一个镜像
看到不少文章讲解用Flask部署YOLOv5的,不过基本都在本地上能够运行而戛然而止。因此,我打算再进一步,利用Docker在云服务器上部署YOLOv5,这样就能够开放给别人使用。
1、https://mp.weixin.qq.com/s/pgVdhZMyKDfd5xz1YuMtTA
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。
通过上一篇 Dockerfile 语法与指令的学习,本节就开始使用Dockerfile 来制作自己的 Docker 镜像啦。
我们前面的文章学习了 docker ,为什么还要 Compose 呢?Compose到底是个啥玩意?
源码地址:https://github.com/limingios/docker-cloud-flask-demo
前提:相信看到这篇文章的读者应该已经学会了Docker的安装以及Docker的基本使用,如果还不会的可以参考我之前的文章进行详细学习!
现在可谓是容器化的时代,云原生的袭来,导致go的崛起,作为一名java开发,现在慌得一批。作为知识储备,小编也是一直学关于docker的东西,还有一些持续继承jenkins。 提到docker,大家都知道,以前需要在linux中安装的,现在只需要pull下来镜像,然后运行就可以直接使用了!非常的干净又卫生,但是想想我们一个web应用,是需要mysql、redis、mq等很多个应用组成的,我们使用了docker,就需要一个个的运行,很是麻烦,而且还需要给他们建立一个网桥,因为容器之间是相互隔离的!
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具,一款由 Google 出品,免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具!!
本文展示了如何用 Keras 构建深度学习模型的简单示例,将其作为一个用 Flask 实现的 REST API,并使用 Docker 和 Kubernetes 进行部署。本文给出的并不是一个鲁棒性很好的能够用于生产的示例,它只是为那些听说过 Kubernetes 但没有动手尝试过的人编写的快速上手指南。
持续集成(CI)指的是开发人员尽可能频繁地集成代码,并且在自动化构建将每个提交合并到共享存储库之前和之后都要进行测试的实践。
1.什么是DockerCompose? 编排和配置容器集群的工具。 编排:定义被部署的对象的各组成部分之间的耦合关系,部署流程中各个动作的执行顺序,部署过程所需要的依赖文件和被部署文件的存储位置和获取方式,以及如何验证部署成功。这些信息都会在编排工具中以指定的格式定义并保存下来,从而保证这个流程可以在新的环境中快速的复现。 场景:redis容器,tomcat容器,nginx容器,mysql容器,这4个容器的启动是有顺序性的,docker compose就是为了组合启动的,而不是手动来启动。(本例子讲的是2
前提:相信看到这篇文章的读者应该已经学会了Docker的安装以及Docker的基本使用,如果还不会的可以参考我之前的文章进行详细学习! 1.安装版:2300+字!在不同系统上安装Docker!看这一篇文章就够了 2.使用版:Docker学不会?不妨看看这篇文章 学完了Docker之后,今天咱们就来讲解如何在docker部署咱们的python程序!(下图是讲解安装docker时候,会有一期推文讲解部署python程序,今天就实现了) 01 Flask网页项目 本文作者辰哥以之前的一个简单的项目来进行演示
手里有一个web项目,代码按照前端代码库、后端代码库分别在GitHub上,分散带来的结果是,不容易持续集成,比如你可能需要很多的job去保证一个项目的正常运作,但是这个项目也不是特别大,所以尝试将代码融合,于此同时将代码docker化,用于持续部署。
持续集成(CI)是指开发人员尽可能经常集成代码并在每个提交在通过自动构建合并到共享存储库之前和之后进行测试的实践。
大数据文摘作品 编译:姜范波、云舟 本文讲的是如何快速而不求完美地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。如果你已经成功地使用诸如Tensorflow或Caffe这样的框架训练好了一个机器学习模型,现在你正在试图让这个模型能够快速的演示,那么读这篇文章就对了。 阅读时长: 10-15分钟 使用前检查清单 检查tensorflow的安装 从 stdin 运行在线分类 在本地运行分类 把分类器放到硬编码(hardcoded)的代理 把分类器放到有服务发现(service discovery)的代理 用一
本文将介绍Flask的部署方案:Flask + Nginx + uWSGI,并使用docker进行容器化部署,部署的实例来源 Flask开发初探,操作系统为ubuntu。
。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。https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/
Compose 项目是 Docker 官方的开源项目,负责实现 Docker 容器集群的快速编排,开源代码在 https://github.com/docker/compose 上
Docker 最初是 dotCloud 公司创始人 Solomon Hykes 在法国期间发起的一个公司内部项目,于 2013 年 3 月以 Apache 2.0 授权协议开源,主要项目代码在 GitHub 上进行维护。
DVGA(Damn Vulnerable GraphQL Application)是一款针对Facebook的GraphQL技术的安全学习工具,该项目中包含大量Facebook GraphQL技术的不安全实现,即故意留下了大量的漏洞,以供广大研究人员探索和学习GraphQL技术的安全性。
是不是足够可以以假乱真了!这样的视频用一款实时视频仿真软件 Face2Face 就可以达到,在软件中输入一个说话的人脸录像,通过算法生成对应的人脸模型,套用这个模型就可以创造 DeepFakes。最恐怖的是,这个逼真的效果看起来毫无违和感。
现在除了容器内容封装的一些依赖关系,我们就拥有了一个相对正常的开发环境了。然而这里还有一个问题,那就是我们不能在生产环境使用这个容器,因为它正在运行的是默认的Flask webserver,它只适用于开发者,在生产环境中则效率低下并且不安全。一个好的解决方法就是采纳Docker减少开发环境和生产环境的区别,现在让我们在看一下怎么处理吧。
本文我们将了解 Docker 中 Dockerfile、构建镜像、运行容器以及如何将镜像推送到存储库。
第一次渗透测试有点紧张,就把这次渗透测试遇到的一些问题,小技巧记录下来做个分享和小结。
PS:基本的流程就是开发人员提交代码,自动构建,然后可以在ci服务器上访问,整个流程基本就是这样。
得益于更快的计算,更好的存储和易于使用的软件,基于深度学习的解决方案绝对可以看到从概念验证隧道进入现实世界的曙光!看到深度学习模型已广泛应用于该行业的各个领域,包括医疗保健,金融,零售,技术,物流,食品技术,农业等!考虑到深度学习模型需要大量资源并且经常需要大量计算的事实,因此我们需要暂停片刻,并考虑一下最终用户使用模型时的推断和服务时间。
overlay:集群中不同主机上的docker是不能ping的,此模式使用虚拟ip,完成此功能
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云