申请的 ESXi 8 的免费授权到了,所以趁着春节假期最后一天,折腾一把。这篇文档支持 ESXi 8 及以下版本的安装镜像构建,无需麻烦的依赖安装和解决环境问题。
TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统,可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展,并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。
你知道你想要在Kubernetes中运行应用程序,但不知道从哪里开始。或者你刚刚开始,但不知道自己不知道什么。在本博客中,你将了解如何封装应用程序,并使其在Kubernetes运行。
在使用 Python 的早些年,为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来,随着 Python 3 的普及,virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配,优点是显而易见的。而这几年,应用场景的的复杂性越来与高,无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列,用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来,就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子:
但是先别着急,假设我们的python应用需要做一些科学计算,并且将数据以图形的方式展示出来,这时候就需要matplotlib和pandas这两个库的帮助了,先用ubuntu来安装这俩个库,编写Dockerfile.ubuntu
修改 Docker 配置文件 sudo vi /etc/sysconfig/docker,如下:
长话短说:本次原创将向您展示在Docker中使用Layer Cache以加快镜像构建。
在使用brew安装的时候出现未找到pip,然后发现是因为brew默认在执行brew install python的时候会自带pip??不太懂。但是pip又提示command not found。没办法只能用下面语句安装
docker很早就有了,网站事也是久仰大名。最近尝试了一下,发现出乎意料的好用!所以总结一下入门必备,给同样折腾docker的小白一点启示。
使用docker安装jenkins环境,jenkins构建的workspace目录默认是在容器里面构建的,如果我们想执行python3的代码,需进容器内部安装python3的环境。
最简单的情况下,如果我们使用官方python镜像,构建我们的容器会无敌庞大。因为他帮我们预置了许许多多类库。同时我们直接使用RUN pip install /xxx/requirements.txt安装环境时,每次构建镜像都会从pip仓库里面拉包,也会非常慢。
之前我们用docker手动安装了jenkins环境,在jenkins中又安装了python3环境和各种安装包,如果我们想要在其他3台机器上安装,又是重复操作,重复劳动,那会显得很low,这里可以使用Dockerfile来让他自动执行安装命令,类似shell脚本
Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。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。 Compose 使用的三个步骤:
本篇文章聊聊如何使用 Golang 来运行 Python 代码,用 Python 现成软件包来偷个懒儿,来少写一些代码。
今天长沙出了个通知——《关于做好常态化便民新冠病毒核酸检测工作的通知》,规定以7天为一个周期至少完成一次核酸检测。这边建议大家做核酸排队的时候别玩手机,可以闭目养神,把本来用于休息的时间来尝试编译一下Paddle。
上一篇我们分享了FastAPI 学习之路(四十一)定制返回Response,本次我们看下如何利用docker部署发布我们的项目
OpenShift企业版安装:单Master集群 项目描述本文目的本文描述搭建红帽OpenShift容器平台单Master集群的过程。 适合用于在没有互联网连接的环境中搭建测试验证使用的OpenShift集群。安装版本Red Hat OpenShift Container Platform 3.7作者陈耿 GitHub ID: nichochen 本文是一篇安装指引,目的并非用于讲解教学。故一些技术细节将不展开详细介绍,请读者见谅。 1 安装材料 1.1 安装介质 OpenShift的离线环境安装需要提前准
在使用Docker镜像生成Dockerfile文件之前,需要先下载所需的Docker镜像。可以通过以下命令从Docker Hub上下载镜像:
“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。
在开发Python应用程序的时候,我们的系统上通常只会安装一个Python版本:例如 3.7。所有使用 pip 安装的第三方包都会被安装到Python的site-packages目录下。如果我们同时开发多个应用程序,而这些应用程序需要使用的某一个第三方包的版本各不相同,该怎么办?这种情况下,为每个应用程序“独立”安装一套Python运行环境显然是不现实的。这个难题,使用 virtualenv 可以轻易解决。
这里构建一个运行在Docker Compose上的简单Python Web应用程序。该应用程序使用Flask框架,并在Redis中维护一个计数器。尽管该示例使用Python,但即使您不熟悉此处演示的概念,也应可以理解。
Dockerfile 是一个用来构建镜像的文本文件,文本内容包含了一条条构建镜像所需的指令和说明。如下所示是一个示例Dockerfile文件内容:
Docker Swarm是Docker自带的一个集群管理模块。他能够实现Docker集群的创建和管理。
花下猫语:之前写 tox教程 的时候,我们曾提到过 nox,它是后起之秀,在某些方面比 tox 更好用,我就曾不止一次看到别人在推荐它。在翻看文档的时候,我突然起了翻译的兴趣,所以先翻译了这篇。后续会陆续翻译剩下的内容,敬请期待。(Github上能给颗小星星就更好啦喵~)
这一章我们介绍如何安装新版本的PaddlePaddle,这里说的新版本主要是说Fluid版本。Fluid 是设计用来让用户像Pytorch和Tensorflow Eager Execution一样执行程序。在这些系统中,不再有模型这个概念,应用也不再包含一个用于描述Operator图或者一系列层的符号描述,而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。也就是说PaddlePaddle从Fluid版本开始使用动态图机制,所以我们这个系列也是使用Fluid版本编写的教程。
一般在服务器上进行环境安装的时候有多种方式,比如docker, conda等。conda肯使用起来更加简便,docker更适合服务器部署的时候使用。 本文记录在使用conda时候出现的问题,jupter notebook中的环境不一致导致的。
该实践方案主要介绍微服务项目使用gitlab自带的GitLab Continuous Integration (CI) & Continuous Delivery (CD)功能,在gitlab提供的runner里面进行打包、测试、发布。
大家好,我是独孤风,今天的元数据管理平台Datahub的系列教程,我们来聊一下Datahub CLI。也就是Datahub的客户端。
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。
Mística是一款支持任意协议的应用程序通信工具,该工具允许将数据嵌入至应用层协议字段之中,其目标就是为任意通信建立一个稳定的双向信道。目前,该工具实现了对HTTP、DNS和ICMP协议的封装,在后续版本中Mística还将引入更多的通信协议。
大魏:燕华是我们的合作伙伴,对Openshift很熟悉。按照本文档,可以一步步将Openshift3.7安装起来。本文仅供测试环境参考,生产环境慎用。 1 环境准备 安装rhel7.3系统,全部使用最小化安装。 主机名IP功能说明ocp37master01.demo.com192.168.250.111Master节点,yum源,ntp时钟服务器、harbor镜像仓库(https加密连接)ocp37node01.demo.com192.168.250.121基础架构节点、计算节点 1.1 基础环境准备 1.
Docker 允许通过文本格式的配置文件来构建镜像,默认名称为 Dockerfile
Django部署到Cenos7需要安装大量的依赖包, 有很多坑需要踩, 这里是踩坑后探索出的标准化步骤
前面Fayson介绍了Cloudera的产品CDSW(Cloudera Data Science WorkBench)的安装及示例代码的运行,在《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》中已经介绍了Docker镜像的定制,在这里我们基于CDSW1.2.2的基础镜像来再次描述下。
从整体上看,我们定义了二个容器,分别是app、db,容器之间通过定义的端口进行通讯。定义了网络db_network,只有处在同一网络下的容器才能够互相通讯。不同网络之间是隔离的,即便采用同样的端口,也无法通讯。
docker和容器化技术让运维有了质的飞跃,从此,部署软件再也无需担心软件运行所需的繁杂环境,只要拉取镜像然后运行就可以将应用连带其部署的环境一步到位。
最近做了一个好玩的工具,叫 xbin.io[1] 。其中有一项工作是为不同的工具来构建 Docker 镜像,让他们都运行在 Docker 中(实际上,是兼容 Docker image 的其他 sandbox 系统,没有直接用 Docker)。支持的工具越来越多,为了节省资源,Build 的 Docker image 就越小越好,文件越少,其实启动速度也会略微快一些,也会更安全一些。
本文使用「署名 4.0 国际 (CC BY 4.0)」许可协议,欢迎转载、或重新修改使用,但需要注明来源。 署名 4.0 国际 (CC BY 4.0)
在这里我们首先打开官网Python.org.在 Downloads目录下的Source code中进行查看Python的版本及其下载链接。这里我们选择3.7.0版本,翻着页面下方Files表单,选择Gzipped source tarball右键复制链接地址
指定python版本:virtualenv -p python执行文件路径 自定义虚拟环境名称。如果文件路径有空格,用引号。
剧透:这篇文章是一个手把手的入门教程,所以准备好一杯茶和一张舒服的板凳,让我们开始创建一些容器吧。今天我们将学习Docker的基础知识,学习如何构建、运行和删除容器。
在上次,如果不出意外,手把手教你进行Anaconda的安装,我们已经在windon10上成功的安装上了Anaconda。
昇腾 CANN 是华为开发的 AI 场景的异构计算架构,支持用户快速构建基于昇腾平台的 AI 应用和业务。
ADD: 拷贝加解压缩:将宿主机目录下的文件拷贝进镜像且add命令会自动处理rul和解压tar压缩包
官方参考地址:https://docs.docker.com/compose/gettingstarted/
Python是最受欢迎和随需应变的通用编程语言之一。它是一种解释性的高级编程语言,支持多种编程范例,包括过程式,面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库,它通常被描述为“py自带着电池”。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云